03：数据结构栈、队列、链表与数组

算法其他篇

1.1 数据结构中的一些概念返回顶部

　　1、数据结构是什么

　　　　　　1、简单来说，数据结果就是设计数据以何种方式存储在计算机中
　　　　　　2、比如：列表，集合，与字典等都是一种数据结构
　　　　　　3、程序 = 数据结构 + 算法

1.2 栈（stack）返回顶部

　　1、栈的定义

栈是一种数据集合，可以理解为只能在一端进行插入或删除操作的列表

　　2、栈的特点

后进先出（last-in, first-out）

　　3、栈的概念

栈顶，栈底

　　4、栈的基本操作

进栈（压栈）：push

出栈：pop

取栈顶：gettop

　　5、栈的使用：匹配括号是否成对出现

def check_kuohao(s):stack = []for char in s:if char in ['(','[','{']:stack.append(char)elif char == ')':if len(stack)>0 and stack[-1] == '(':stack.pop()else:return Falseelif char == ']':if len(stack) > 0 and stack[-1] == '[':stack.pop()else:return Falseelif char == '}':if len(stack) > 0 and stack[-1] == '{':stack.pop()else:return Falseif len(stack) == 0:return Trueelse:return False
print(check_kuohao('(){}{}[]'))  #True

匹配括号是否成对出现

1.3 队列返回顶部

　　1、队列定义

　　　　　　1、队列是一个数据集合，仅允许在列表的一端进行插入，另一端进行删除
　　　　　　2、插入的一端称为队尾（rear），插入动作叫进队或入队
　　　　　　3、进行删除的一端称为对头（front），删除动作称为出队
　　　　　　4、队列性质：先进先出（First-in, First-out）
　　　　　　5、双向队列：队列的两端都允许进行进队和出队操作

　　2、对列使用方法

　　　　　　1、导入： from collectios import deque
　　　　　　2、创建队列：queue = deque(li)
　　　　　　3、进队： append
　　　　　　4、出队： popleft
　　　　　　5、双向队列队首进队：appendleft
　　　　　　6、双向队列队尾出队：pop

　　3、双向对列原理图

　　　　　　1、环形对列：当对位指针front == Maxsize + 1 时，再进一个位置就自动到0
　　　　　　2、实现方法：求余数运算
　　　　　　3、队首指针前进1： front = (front + 1)%MaxSize
　　　　　　4、队尾指针前进1：rear = (rear+1)%MaxSize
　　　　　　5、队空条件：rear == front
　　　　　　6、队满条件：（rear+1）%MaxSize == front

1.4 链表返回顶部

　　1、单链表

　　　　注：链表中每个元素都是一个对象，每个对象称为一个节点，包含有数据域key和指向下一节点的指针next，通过各个节点间的相互连接，最终串联成一个链表

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class Node(object):def __init__(self, item):self.item = itemself.next = Noneclass DLinkList(object):def __init__(self):self._head = Nonedef is_empty(self):return self._head == Nonedef append(self, item):'''尾部追加元素'''node = Node(item)if self.is_empty():self._head = nodeelse:cur = self._headwhile cur.next != None:cur = cur.nextcur.next = nodedef add(self, item):"""头部插入元素"""node = Node(item)if self.is_empty():self._head = node         # 如果是空链表，将_head指向nodeelse:node.next = self._head      # 将node的next指向_head的头节点self._head = node        # 将_head 指向nodedef travel(self):cur = self._headwhile cur != None:print cur.item,cur = cur.nextprint ""def remove(self, item):"""删除元素"""if self.is_empty():returnelse:cur = self._headif cur.item == item:# 如果首节点的元素即是要删除的元素if cur.next == None:  # 如果链表只有这一个节点self._head = Noneelse:  # 将_head指向第二个节点self._head = cur.nextreturnwhile cur != None:if cur.next.item == item:cur.next = cur.next.nextbreakcur = cur.nextdef insert(self, pos, item):"""在指定位置添加节点"""if pos <= 0:self.add(item)elif pos > (self.length() - 1):self.append(item)else:node = Node(item)cur = self._headcount = 0# 移动到指定位置的前一个位置while count < (pos - 1):count += 1cur_next = cur.next# 将node的next指向cur的下一个节点cur.next = nodenode.next = cur_nextdef length(self):"""返回链表的长度"""cur = self._headcount = 0while cur != None:count += 1cur = cur.nextreturn countif __name__ == '__main__':ll = DLinkList()# 1、将链表后面追加三个元素：1,2,3ll.append(1)ll.append(2)ll.append(3)ll.travel()  # 1 2 3# 2、将链表头部插入一个元素：0
    ll.add(0)ll.travel()  # 1 2 3  ==>  0 1 2 3# 3、删除链表中的元素：3ll.remove(3)ll.travel()  # 0 1 2 3  ==>  0 1 2# 4、在链表的第2号位置插入元素：8ll.insert(2,8)ll.travel()  # 0 1 2  ==>  0 8 1 2

单链表增删改查

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class Node(object):def __init__(self, val):self.val = valself.next = Nonedef list_reverse(head):if head == None:return NoneL, R, cur = None, None, head  # 左指针、有指针、游标while cur.next != None:L = R             # 左侧指针指向以前右侧指针位置R = cur           # 右侧指针前进一位指向当前游标位置cur = cur.next    # 游标每次向前进一位R.next = L        # 右侧指针指向左侧实现反转cur.next = R          # 当跳出 while 循环时 cur(原链表最后一个元素) R(原链表倒数第二个元素)return curif __name__ == '__main__':'''原始链表：1 -> 2 -> 3 -> 4反转链表：4 -> 3 -> 2 -> 1'''l1 = Node(1)l1.next = Node(2)l1.next.next = Node(3)l1.next.next.next = Node(4)l = list_reverse(l1)print l.val         # 4  反转后链表第一个值4print l.next.val    # 3  第二个值3

链表反转

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class ListNode(object):def __init__(self, val, next=None):self.val = valself.next = next# 归并法: 对链表排序
class Solution:def sortList(self, head):if head is None or head.next is None:return headpre = headslow = head  # 使用快慢指针来确定中点fast = headwhile fast and fast.next:pre = slowslow = slow.nextfast = fast.next.nextleft = headright = pre.nextpre.next = None  # 从中间打断链表left = self.sortList(left)right = self.sortList(right)return self.merge(left, right)def merge(self, left, right):pre = ListNode(-1)first = prewhile left and right:if left.val < right.val:pre.next = leftpre = leftleft = left.nextelse:pre.next = rightpre = rightright = right.nextif left:pre.next = leftelse:pre.next = rightreturn first.nextnode1 = ListNode(4)
node2 = ListNode(3)
node3 = ListNode(2)
node4 = ListNode(1)node1.next = node2
node2.next = node3
node3.next = node4s = Solution()
result = s.sortList(node1)while (result != None):print result.val,    # 1 2 3 4result = result.next

链表排序：归并排序算法实现

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
def mergesort(seq):if len(seq) <= 1:return seqmid = int(len(seq) / 2)left = mergesort(seq[:mid])right = mergesort(seq[mid:])return merge(left, right)def merge(left, right):result = []i, j = 0, 0while i < len(left) and j < len(right):if left[i] <= right[j]:result.append(left[i])i += 1else:result.append(right[j])j += 1result += left[i:]result += right[j:]return resultif __name__ == '__main__':seq = [10,4,6,3,8,2,5,7]print mergesort(seq)  # [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10]

对python列表排序：归并排序对比

　　2、双链表

　　　　注：双链表中每个节点有两个指针：一个指针指向后面节点、一个指向前面节点

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class Node(object):"""双向链表节点"""def __init__(self, item):self.item = itemself.next = Noneself.prev = Noneclass DLinkList(object):"""双向链表"""def __init__(self):self._head = Nonedef is_empty(self):"""判断链表是否为空"""return self._head == Nonedef length(self):"""返回链表的长度"""cur = self._headcount = 0while cur != None:count += 1cur = cur.nextreturn countdef travel(self):"""遍历链表"""cur = self._headwhile cur != None:print cur.item,cur = cur.nextprint ""def add(self, item):"""头部插入元素"""node = Node(item)if self.is_empty():# 如果是空链表，将_head指向nodeself._head = nodeelse:# 将node的next指向_head的头节点node.next = self._head# 将_head的头节点的prev指向nodeself._head.prev = node# 将_head 指向nodeself._head = nodedef append(self, item):"""尾部插入元素"""node = Node(item)if self.is_empty():# 如果是空链表，将_head指向nodeself._head = nodeelse:# 移动到链表尾部cur = self._headwhile cur.next != None:cur = cur.next# 将尾节点cur的next指向nodecur.next = node# 将node的prev指向curnode.prev = curdef search(self, item):"""查找元素是否存在"""cur = self._headwhile cur != None:if cur.item == item:return Truecur = cur.nextreturn Falsedef insert(self, pos, item):"""在指定位置添加节点"""if pos <= 0:self.add(item)elif pos > (self.length() - 1):self.append(item)else:node = Node(item)cur = self._headcount = 0# 移动到指定位置的前一个位置while count < (pos - 1):count += 1cur = cur.next# 将node的prev指向curnode.prev = cur# 将node的next指向cur的下一个节点node.next = cur.next# 将cur的下一个节点的prev指向nodecur.next.prev = node# 将cur的next指向nodecur.next = nodedef remove(self, item):"""删除元素"""if self.is_empty():returnelse:cur = self._headif cur.item == item:# 如果首节点的元素即是要删除的元素if cur.next == None:# 如果链表只有这一个节点self._head = Noneelse:# 将第二个节点的prev设置为Nonecur.next.prev = None# 将_head指向第二个节点self._head = cur.nextreturnwhile cur != None:if cur.item == item:# 将cur的前一个节点的next指向cur的后一个节点cur.prev.next = cur.next# 将cur的后一个节点的prev指向cur的前一个节点cur.next.prev = cur.prevbreakcur = cur.nextif __name__ == "__main__":ll = DLinkList()ll.add(1)ll.add(2)# ll.append(3)# ll.insert(2, 4)# ll.insert(4, 5)# ll.insert(0, 6)# print "length:",ll.length()# ll.travel()# print ll.search(3)# print ll.search(4)# ll.remove(1)print "length:",ll.length()ll.travel()

双链表增删改查

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class Node(object):def __init__(self, item):self.item = itemself.next = Noneself.prev = Noneclass DLinkList(object):def __init__(self):self._head = Nonedef is_empty(self):return self._head == Nonedef append(self, item):node = Node(item)if self.is_empty():self._head = nodeelse:cur = self._headwhile cur.next != None:cur = cur.nextcur.next = nodenode.prev = curdef travel(self):cur = self._headwhile cur != None:print cur.item,cur = cur.nextif __name__ == '__main__':ll = DLinkList()ll.append(1)ll.append(2)ll.append(3)# print ll._head.item              # 打印第一个元素：1# print ll._head.next.item         # 打印第二个元素：2# print ll._head.next.next.item    # 打印第三个元素：3ll.travel()    # 1 2 3

双链表追加和遍历

1.5 python中字典对象实现原理返回顶部

　　注：字典类型是Python中最常用的数据类型之一，它是一个键值对的集合，字典通过键来索引，关联到相对的值，理论上它的查询复杂度是 O(1)

　　1、哈希表 (hash tables)

　　　　　　1. 哈希表（也叫散列表），根据关键值对(Key-value)而直接进行访问的数据结构。

　　　　　　2. 它通过把key和value映射到表中一个位置来访问记录，这种查询速度非常快，更新也快。

　　　　　　3. 而这个映射函数叫做哈希函数，存放值的数组叫做哈希表。

　　　　　　4. 通过把每个对象的关键字k作为自变量，通过一个哈希函数h(k)，将k映射到下标h(k)处，并将此对象存储在这个位置。

　　2、具体操作过程

　　　　　　1. 数据添加：把key通过哈希函数转换成一个整型数字，然后就将该数字对数组长度进行取余，取余结果就当作数组的下标，
　　　　　　将value存储在以该数字为下标的数组空间里。

　　　　　　2. 数据查询：再次使用哈希函数将key转换为对应的数组下标，并定位到数组的位置获取value。

　　3、{“name”:”zhangsan”,”age”:26} 字典如何存储的呢?

　　　　　　1. 比如字典{“name”:”zhangsan”,”age”:26}，那么他们的字典key为name、age，假如哈希函数h(“name”) = 1、h(“age”)=3,

　　　　　　2. 那么对应字典的key就会存储在列表对应下标的位置，[None, “zhangsan”, None, 26 ]

　　4、解决hash冲突

　　5、python字典操作时间复杂度

1.6 数组返回顶部

　　1、数组定义

　　　　　　1. 所谓数组，就是相同数据类型的元素按一定顺序排列的集合

　　　　　　2. 在Java等其他语言中并不是所有的数据都能存储到数组中，只有相同类型的数据才可以一起存储到数组中。

　　　　　　3. 因为数组在存储数据时是按顺序存储的，存储数据的内存也是连续的，所以他的特点就是寻址读取数据比较容易，插入和删除比较困难。

　　2、python中list与数组比较

　　　　　　1. python中的list是python的内置数据类型，list中的数据类不必相同的，而array的中的类型必须全部相同。

　　　　　　2. 在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址，简单的说就是指针，并非数据

　　　　　　3. 这样保存一个list就太麻烦了，例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据，增加了存储和消耗cpu。

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaonq/p/8574655.html