Python实现基本线性数据结构
数组的设计
数组设计之初是在形式上依赖内存分配而成的,所以必须在使用前预先请求空间。这使得数组有以下特性:
1、请求空间以后大小固定,不能再改变(数据溢出问题);
2、在内存中有空间连续性的表现,中间不会存在其他程序需要调用的数据,为此数组的专用内存空间;
3、在旧式编程语言中(如有中阶语言之称的C),程序不会对数组的操作做下界判断,也就有潜在的越界操作的风险(比如会把数据写在运行中程序需要调用的核心部分的内存上)。
因为简单数组强烈倚赖电脑硬件之内存,所以不适用于现代的程序设计。欲使用可变大小、硬件无关性的数据类型,Java等程序设计语言均提供了更高级的数据结构:ArrayList、Vector等动态数组。
Python的数组
从严格意义上来说:Python里没有严格意义上的数组。
List可以说是Python里的数组,下面这段代码是CPython的实现List的结构体:
typedef struct {
PyObject_VAR_HEAD
/* Vector of pointers to list elements. list[0] is ob_item[0], etc. */
PyObject **ob_item;
/* ob_item contains space for 'allocated' elements. The number
* currently in use is ob_size.
* Invariants:
* 0 <= ob_size <= allocated
* len(list) == ob_size
* ob_item == NULL implies ob_size == allocated == 0
* list.sort() temporarily sets allocated to -1 to detect mutations.
*
* Items must normally not be NULL, except during construction when
* the list is not yet visible outside the function that builds it.
*/
Py_ssize_t allocated;
} PyListObject;
当然,在Python里它就是数组。
后面的一些结构也将用List来实现。
堆栈
什么是堆栈
堆栈(英语:stack),也可直接称栈,在计算机科学中,是一种特殊的串列形式的数据结构,它的特殊之处在于只能允许在链接串列或阵列的一端(称为堆叠顶端指标,英语:top)进行加入资料(英语:push)和输出资料(英语:pop)的运算。另外堆叠也可以用一维阵列或连结串列的形式来完成。堆叠的另外一个相对的操作方式称为伫列。
由于堆叠数据结构只允许在一端进行操作,因而按照后进先出(LIFO, Last In First Out)的原理运作。
特点
1、先入后出,后入先出。
2、除头尾节点之外,每个元素有一个前驱,一个后继。
操作
从原理可知,对堆栈(栈)可以进行的操作有:
1、top() :获取堆栈顶端对象
2、push() :向栈里添加一个对象
3、pop() :从栈里推出一个对象
实现
class my_stack(object):
def __init__(self, value):
self.value = value
# 前驱
self.before = None
# 后继
self.behind = None
def __str__(self):
return str(self.value)
def top(stack):
if isinstance(stack, my_stack):
if stack.behind is not None:
return top(stack.behind)
else:
return stack
def push(stack, ele):
push_ele = my_stack(ele)
if isinstance(stack, my_stack):
stack_top = top(stack)
push_ele.before = stack_top
push_ele.before.behind = push_ele
else:
raise Exception('不要乱扔东西进来好么')
def pop(stack):
if isinstance(stack, my_stack):
stack_top = top(stack)
if stack_top.before is not None:
stack_top.before.behind = None
stack_top.behind = None
return stack_top
else:
print('已经是栈顶了')
队列
什么是队列
和堆栈类似,唯一的区别是队列只能在队头进行出队操作,所以队列是是先进先出(FIFO, First-In-First-Out)的线性表
特点
1、先入先出,后入后出
2、除尾节点外,每个节点有一个后继
3、(可选)除头节点外,每个节点有一个前驱
操作
1、push() :入队
2、pop() :出队
实现
普通队列
class MyQueue():
def __init__(self, value=None):
self.value = value
# 前驱
# self.before = None
# 后继
self.behind = None
def __str__(self):
if self.value is not None:
return str(self.value)
else:
return 'None'
def create_queue():
"""仅有队头"""
return MyQueue()
def last(queue):
if isinstance(queue, MyQueue):
if queue.behind is not None:
return last(queue.behind)
else:
return queue
def push(queue, ele):
if isinstance(queue, MyQueue):
last_queue = last(queue)
new_queue = MyQueue(ele)
last_queue.behind = new_queue
def pop(queue):
if queue.behind is not None:
get_queue = queue.behind
queue.behind = queue.behind.behind
return get_queue
else:
print('队列里已经没有元素了')
def print_queue(queue):
print(queue)
if queue.behind is not None:
print_queue(queue.behind)
链表
什么是链表
链表(Linked list)是一种常见的基础数据结构,是一种线性表,但是并不会按线性的顺序存储数据,而是在每一个节点里存到下一个节点的指针(Pointer)。由于不必须按顺序存储,链表在插入的时候可以达到O(1)的复杂度,比另一种线性表顺序表快得多,但是查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要O(n)的时间,而顺序表相应的时间复杂度分别是O(logn)和O(1)。
特点
使用链表结构可以克服数组链表需要预先知道数据大小的缺点,链表结构可以充分利用计算机内存空间,实现灵活的内存动态管理。但是链表失去了数组随机读取的优点,同时链表由于增加了结点的指针域,空间开销比较大。
操作
1、init() :初始化
2、insert() : 插入
3、trave() : 遍历
4、delete() : 删除
5、find() : 查找
实现
此处仅实现双向列表
class LinkedList():
def __init__(self, value=None):
self.value = value
# 前驱
self.before = None
# 后继
self.behind = None
def __str__(self):
if self.value is not None:
return str(self.value)
else:
return 'None'
def init():
return LinkedList('HEAD')
def delete(linked_list):
if isinstance(linked_list, LinkedList):
if linked_list.behind is not None:
delete(linked_list.behind)
linked_list.behind = None
linked_list.before = None
linked_list.value = None
总结
以上就是利用Python实现基本线性数据结构的全部内容
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
你是否被统计学复杂的理论和晦涩的公式劝退过?别担心,“山有木兮:统计学极简入门(Python)” 将为你一一化解这些难题。课程 ...
2025-03-31在电商、零售、甚至内容付费业务中,你真的了解你的客户吗? 有些客户下了一两次单就消失了,有些人每个月都回购,有些人曾经是 ...
2025-03-31在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的需求持续飙升。世界经济论坛发布的《未来就业报告》, ...
2025-03-28你有没有遇到过这样的情况?流量进来了,转化率却不高,辛辛苦苦拉来的用户,最后大部分都悄无声息地离开了,这时候漏斗分析就非 ...
2025-03-27TensorFlow Datasets(TFDS)是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API,允许用户从现有集合中 ...
2025-03-26"不谋全局者,不足谋一域。"在数据驱动的商业时代,战略级数据分析能力已成为职场核心竞争力。《CDA二级教材:商业策略数据分析 ...
2025-03-26当你在某宝刷到【猜你喜欢】时,当抖音精准推来你的梦中情猫时,当美团外卖弹窗刚好是你想吃的火锅店…… 恭喜你,你正在被用户 ...
2025-03-26当面试官问起随机森林时,他到底在考察什么? ""请解释随机森林的原理""——这是数据分析岗位面试中的经典问题。但你可能不知道 ...
2025-03-25在数字化浪潮席卷的当下,数据俨然成为企业的命脉,贯穿于业务运作的各个环节。从线上到线下,从平台的交易数据,到门店的运营 ...
2025-03-25在互联网和移动应用领域,DAU(日活跃用户数)是一个耳熟能详的指标。无论是产品经理、运营,还是数据分析师,DAU都是衡量产品 ...
2025-03-24ABtest做的好,产品优化效果差不了!可见ABtest在评估优化策略的效果方面地位还是很高的,那么如何在业务中应用ABtest? 结合企业 ...
2025-03-21在企业数据分析中,指标体系是至关重要的工具。不仅帮助企业统一数据标准、提升数据质量,还能为业务决策提供有力支持。本文将围 ...
2025-03-20解锁数据分析师高薪密码,CDA 脱产就业班助你逆袭! 在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的 ...
2025-03-19在 MySQL 数据库中,查询一张表但是不包含某个字段可以通过以下两种方法实现:使用 SELECT 子句以明确指定想要的字段,或者使 ...
2025-03-17在当今数字化时代,数据成为企业发展的关键驱动力,而用户画像作为数据分析的重要成果,改变了企业理解用户、开展业务的方式。无 ...
2025-03-172025年是智能体(AI Agent)的元年,大模型和智能体的发展比较迅猛。感觉年初的deepseek刚火没多久,这几天Manus又成为媒体头条 ...
2025-03-14以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-13以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/go ...
2025-03-12以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-11随着数字化转型的加速,企业积累了海量数据,如何从这些数据中挖掘有价值的信息,成为企业提升竞争力的关键。CDA认证考试体系应 ...
2025-03-10