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Python數據結構與算法--數據類型

2019-11-14 17:33:28
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供稿:網友

從數據類型開始

Python支持面向對象的編程范式,這意味著Python把數據看成解決問題的關鍵. 在Python中,類似其他的面向對象的編程語言, 我們定義一個類,用來描述數據是什么 (狀態) 和數據能做些什么 (行為). 類和抽象數據類型相似,因為一個類的用戶只看數據項的狀態和行為. 數據項在面向對象編程中被稱為對象. 對象是類的實例.

本文地址:http://m.survivalescaperooms.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-basedatatypes.html,轉載請注明源地址。

內置的原子數據類型

我們從原子數據類型開始我們的回顧. Python有兩種主要的內建數據類:intfloat. 標準的算術操作:+, -, *, /, and ** (冪運算), 可以使用括號改變運算優先級.其他非常有用的操作符為取余運算%, 和整數除法運算//. 注意:當兩個整數相除的時候,結果是一個浮點型數. 整數除法操作返回截斷小數之后的整數部分.

>>> PRint 2+3*414>>> print (2+3)*420>>> print 2**101024>>> print 6/32>>> print 7/32>>> print 7//32>>> print 7%31>>> print 3/60>>> print 3//60>>> print 3%63>>> print 2**1001267650600228229401496703205376

boolean類型,由Python的 bool 類提供實現,在表示真值的時候非常有用. 對于一個boolean對象而言,只有兩個值:True and False,標準的boolean類型操作: andor, 和not.

>>> TrueTrue>>> FalseFalse>>> False or TrueTrue>>> not (False or True)False>>> True and TrueTrue

Boolean數據對象也被用于表示比較運算符的結果,比如:相等 (==) 和大于 (>). 另外, 關系運算符和邏輯運算符可以組合在一起來解決復雜的邏輯問題. 表1 展示了邏輯關系操作,后面還展示了相關的例子.

表1 : 邏輯與關系操作
      操作名       操作符說明
小于<小于操作符
大于>大于操作符
小于等于<=小于等于操作符
大于等于>=大于等于操作符
等于==等于操作符
不等于!=不等于操作符
邏輯與and兩個同時為True時候才為True
邏輯或or兩個中至少有一個為True,結果為True
邏輯非not否定, False 變為True, True 變為False

示例代碼:

>>> print(5==10)False>>> print(10 > 5)True>>> print((5 >= 1) and (5 <= 10))True

標識符以名字的形式被用于程序語言. 在Python中, 標識符以字母或一條下劃線開始,大小寫敏感且可以是任意長度.記住經常使用變量來表達你的意思,使得你的代碼更加簡單的被閱讀和理解.一個 Python 變量被創建一旦被賦予左值. 賦值語句提供了一種聯系變量和值的方法. 變量保持一個指向數據區域的引用,并不是數據本身. 看下面的代碼:

>>> theSum = 0>>> theSum0>>> theSum += 1>>> theSum1>>> theSum = True>>> theSumTrue

內建集合數據類型

作為數據類型和布爾類型的補充, Python還有一些內建的集合類型. Lists, strings, 和 tuples(元組)都是有序集合,非常類似普通的結構但是有些特殊的不同點,所以必須理解它們這樣才能正確地使用它們. Sets 和 dictionaries 是無序集合.

list 是一個空的或多個指向Python數據對象類型的引用. Lists 通常寫為用方括號包含的一些用逗號分隔的值. 空表表示為 [ ]. Lists內部的元素可以是不同的數據對象,  下面的例子展示了一個list中不同的數據類型.

>>> [1,3,True,6.5][1, 3, True, 6.5]>>> myList = [1,3,True,6.5]>>> myList[1, 3, True, 6.5]

當給list賦值的時候, list被返回. 但是, 想在 list上作操, 就需要將其賦值給一個對象.

lists 被認為是連續的序列, 它們支持一些可用于其他序列的通用操作. 表2 展示了這些操作,接著給出一些例子來進一步說明它們的應用.

表 2: Python中序列的通用操作
操作名操作符              解釋                
索引[ ]訪問 sequence中的元素
連接+合并sequences
重復*連續重復次數
成員in判斷元素是否在quence中
長度len計算sequence的長度
分片[ : ]給sequence分片

注意到lists (序列)的索引從0開始. 取片操作, myList[1:3], 返回list的數據項,起始于1結束但不包含3.有時, 你想初始化一個list. 可以使用重復來快速的完成. 例如,

>>> myList = [0]*6>>> myList[0, 0, 0, 0, 0, 0]

通過下面的例子很容易理解:

>>> myList = [1,2,3,4]>>> A=[myList]*3>>> print(A)[[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]>>> myList[2]=45>>> print(A)[[1, 2, 45, 4], [1, 2, 45, 4], [1, 2, 45, 4]]

Lists 提供大量用于構建數據結構的方法.表3 提供概要. 接著是一些例子.

表 3: Python中list提供的方法
方法名應用說明
appendalist.append(item)在list的結尾添加一個項
insertalist.insert(i,item)在list的第i個位置插入一個項
popalist.pop()移除并返回list中的最后一個元素
popalist.pop(i)移除并返回list中的第i個位置的元素
sortalist.sort()排序修改list
reversealist.reverse()將list倒序操作
deldel alist[i]刪除第i個位置的元素
indexalist.index(item)返回第一次出現 item 的索引
countalist.count(item)返回出現 item 的次數
removealist.remove(item)刪除第一次出現的 item 

list中的方法示例代碼:

>>> myList = [1024, 3, True, 6.5]>>> myList.append(False)>>> print(myList)[1024, 3, True, 6.5, False]>>> myList.insert(2, 4.5)>>> print(myList)[1024, 3, 4.5, True, 6.5, False]>>> print(myList.pop())False>>> print(myList)[1024, 3, 4.5, True, 6.5]>>> print(myList.pop(1))3>>> print(myList)[1024, 4.5, True, 6.5]>>> myList.pop(2)True>>> print(myList)[1024, 4.5, 6.5]>>> myList.sort()>>> print(myList)[4.5, 6.5, 1024]>>> myList.reverse()>>> print(myList)[1024, 6.5, 4.5]>>> print(myList.count(6.5))1>>> print(myList.index(4.5))2>>> myList.remove(6.5)>>> print(myList)[1024, 4.5]>>> del myList[0]>>> print(myList)[4.5]

即使像整型這樣的對象也可以調用方法如下:

>>> (54).__add__(21)75

上面的代碼中我們使整型對象 54 執行 add 方法(稱為 __add__ ) 并且傳遞 21 作為被加數. 結果是它們的和, 75. 當然, 我們通常寫作 54+21. 在后面還將詳細介紹這個方法.

一個Python經常用來連接lists的常見函數: range 函數.range 產生了一個范圍內的對象. 通過使用 list 函數, 可以看到list中指定范圍內的值,如下面的代碼所示:

>>> range(10)[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]>>> range(0, 10)[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]>>> list(range(10))[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]>>> range(5,10)[5, 6, 7, 8, 9]>>> list(range(5,10))[5, 6, 7, 8, 9]>>> list(range(5,10,2))[5, 7, 9]>>> list(range(10,1,-1))[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2]

Strings 包含0個或多個數字或其他的字符的連續的順序集合. 我們稱這些為字母, 數字和其他的符號字符

>>> "David"'David'>>> myName = "David">>> myName[3]'i'>>> myName * 2'DavidDavid'>>> len(myName)5

既然strings是序列, all of the 上面提到的序列的所有操作都可以使用. 然而, strings 還有一些自身的方法, 如表 4所示. 例如,

>>> myName'David'>>> myName.upper()'DAVID'>>> myName.center(10)'  David   '>>> myName.find('v')2>>> myName.split('v')['Da', 'id']
表 4: Python中Strings 提供的方法
方法名應用說明
centerastring.center(w)返回一個以 w 為寬度的居中字符串
countastring.count(item)返回字符串中包含 item 的個數
ljustastring.ljust(w)返回一個以 w 為寬度的左對齊字符串
lowerastring.lower()返回string的小寫形式
rjustastring.rjust(w)返回一個以 w 為寬度的右對齊字符串 
findastring.find(item)返回第一次出現 item 的索引
splitastring.split(schar)將string以 schar為分隔符劃分為子串

lists 和 strings的主要區別是 lists 可以修改但是 strings 不能修改. 例如, 你可以通過索引和賦值改變項的值. 對于string不能發生改變.

>>> myList = [1,3,True,6.5]>>> myList[0] = 2 ** 10>>> myList[1024, 3, True, 6.5]>>> myName = 'David'>>> myName[0] = 'X'Traceback (most recent call last):  File "<pyshell#81>", line 1, in <module>    myName[0] = 'X'TypeError: 'str' object does not support item assignment

Tuples(元組)非常類似于lists,因為它們的元素都可以是不同類型的.不同的是tuple是不可以變的, 就像 string. Tuples是一組用圓括號包圍的用逗號分隔的值. 作為序列,你可以使用上面介紹的所有方法. 例如:

>>> myTuple = (2, True, 4.32)>>> myTuple(2, True, 4.32)>>> len(myTuple)3>>> myTuple[0]2>>> myTuple * 3(2, True, 4.32, 2, True, 4.32, 2, True, 4.32)>>> myTuple[0:2](2, True)

然而,假如你試圖修改元組中的元素,就會出錯,如下所示.

>>> myTuple[1] = falseTraceback (most recent call last):  File "<pyshell#92>", line 1, in <module>    myTuple[1] = falseNameError: name 'false' is not defined

set 是一個包含0個或多個不可變Python對象的無序集合.  空set 表示為 set(). Sets 的元素類型多樣.

>>> {3,6,"cat",4.3,False}set([False, 3, 4.3, 6, 'cat'])>>> mySet = {3,6,"cat",4.3,False}>>> mySetset([False, 3, 4.3, 6, 'cat'])
表 5: Python中的Set操作
操作名操作說明
成員in判斷成員
長度len返回set中的元素個數
|aset | otherset返回一個新的set,作為并集
&aset & otherset返回一個新的set,作為交集
-aset - otherset返回一個新的set,作為差集
<=aset <= otherset判斷第一個集合是否為第二個集合的子集
>>> {3,6,"cat",4.3,False}set([False, 3, 4.3, 6, 'cat'])>>> mySet = {3,6,"cat",4.3,False}>>> mySetset([False, 3, 4.3, 6, 'cat'])>>> >>> mySet = {3,6,"cat",4.3,False}>>> len(mySet)5>>> False in mySetTrue>>> "dog" in mySetFalse>>> yourSet = {3,1,"cat",4.7,False}>>> mySet | yourSetset([False, 1, 3, 6, 4.3, 'cat', 4.7])>>> mySet & yourSetset([False, 3, 'cat'])>>> mySet - yourSetset([4.3, 6])>>> mySet <= yourSetFalse

Sets 提供的方法類似于數學中的集合. 表 6 提供了概要. 例子如下所示:

表 6: Python中Sets提供的方法
方法名應用說明
unionaset.union(otherset)返回一個新的set,元素由兩個set的并集組成
intersectionaset.intersection(otherset)返回一個新的set ,元素由兩個set的交集組成
differenceaset.difference(otherset)返回一個新的set,元素由兩個set的差組成
issubsetaset.issubset(otherset)判斷第一個set中的所有元素是不是在第二個set中
addaset.add(item)向set中添加元素
removeaset.remove(item)從set中刪除元素
popaset.pop()從set中刪除任意元素
clearaset.clear()將set中所有元素刪除
>>> mySet = {False, 4.5, 3, 6, 'cat'}>>> yourSet = {99, 3, 100}>>> mySet.union(yourSet)set([4.5, False, 3, 100, 6, 'cat', 99])>>> mySet | yourSetset([4.5, False, 3, 100, 6, 'cat', 99])>>> mySet.intersection(yourSet)set([3])>>> mySet & yourSetset([3])>>> mySet.difference(yourSet)set([4.5, False, 6, 'cat'])>>> mySet - yourSetset([4.5, False, 6, 'cat'])>>> {3, 100}.issubset(yourSet)True>>> {3, 100}<=yourSetTrue>>> mySet.add("house")>>> mySetset([4.5, False, 3, 6, 'house', 'cat'])>>> mySet.remove(4.5)>>> mySetset([False, 3, 6, 'house', 'cat'])>>> mySet.pop()False>>> mySetset([3, 6, 'house', 'cat'])>>> mySet.clear()>>> mySetset([])

Dictionaries(字典)既有方法又有操作. 表7 和 表 8 描述了它們. 

表 7: Python中Dictionaries 提供的操作
操作符應用說明
[]myDict[k]返回鍵為 k 的值,否則發生錯誤
inkey in adict當key在字典中的時候返回 True 否則返回 False 
deldel adict[key]刪除所有的 dictionary 元素
>>> phoneext = {'david':1410, 'brad':1137}>>> phoneext{'brad': 1137, 'david': 1410}>>> phoneext.keys()['brad', 'david']>>> phoneext.values()[1137, 1410]>>> phoneext.items()[('brad', 1137), ('david', 1410)]>>> phoneext.get("kent")
表 8: Python中Dictionaries 提供的方法
方法名應用說明
keysadict.keys()返回dictionary中的key
valuesadict.values()返回dictionary中的值
itemsadict.items()返回字典中的所有鍵-值對
getadict.get(k)返回 對應的值,否則返回 None
getadict.get(k,alt)返回 k 對應的值,否則返回 alt

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