數據結構與演算法python
當你聽到數據結構時，你會想到什麼？
數據結構是根據類型組織和分組數據的容器。它們基於可變性和順序而不同。可變性是指創建後改變對象的能力。我們有兩種類型的數據結構，內置數據結構和用戶定義的數據結構。
什麼是數據演算法-是由計算機執行的一系列步驟，接受輸入並將其轉換為目標輸出。
列表是用方括弧定義的，包含用逗號分隔的數據。該列表是可變的和有序的。它可以包含不同數據類型的混合。
months=['january','february','march','april','may','june','july','august','september','october','november','december']
print(months[0])#print the element with index 0
print(months[0:7])#all the elements from index 0 to 6
months[0]='birthday #exchange the value in index 0 with the word birthday
print(months)
元組是另一種容器。它是不可變有序元素序列的數據類型。不可變的，因為你不能從元組中添加和刪除元素，或者就地排序。
length, width, height =9,3,1 #We can assign multiple variables in one shot
print("The dimensions are {} * {} * {}".format(length, width, height))
一組
集合是唯一元素的可變且無序的集合。它可以讓我們快速地從列表中刪除重復項。
numbers=[1,2,3,4,6,3,3]
unique_nums = set(numbers)
print(unique_nums)
models ={'declan','gift','jabali','viola','kinya','nick',betty' }
print('davis' in models)#check if there is turner in the set models
models.add('davis')
print(model.pop())remove the last item#
字典
字典是可變和無序的數據結構。它允許存儲一對項目(即鍵和值)
下面的例子顯示了將容器包含到其他容器中來創建復合數據結構的可能性。
* 用戶定義的數據結構*
使用數組的堆棧堆棧是一種線性數據結構，其中元素按順序排列。它遵循L.I.F.O的機制，意思是後進先出。因此，最後插入的元素將作為第一個元素被刪除。這些操作是:
溢出情況——當我們試圖在一個已經有最大元素的堆棧中再放一個元素時，就會出現這種情況。
下溢情況——當我們試圖從一個空堆棧中刪除一個元素時，就會出現這種情況。
隊列是一種線性數據結構，其中的元素按順序排列。它遵循先進先出的F.I.F.O機制。
描述隊列特徵的方面
兩端:
前端-指向起始元素。
指向最後一個元素。
有兩種操作:
樹用於定義層次結構。它從根節點開始，再往下，最後的節點稱為子節點。
鏈表
它是具有一系列連接節點的線性數據。每個節點存儲數據並顯示到下一個節點的路由。它們用來實現撤銷功能和動態內存分配。
圖表
這是一種數據結構，它收集了具有連接到其他節點的數據的節點。
它包括:
演算法
在演算法方面，我不會講得太深，只是陳述方法和類型:
原文：https://www.tuicool.com/articles/hit/VRRvYr3
㈡ 有了Python 是不是不需要學數據結構，演算法了
首先，用Python解決各種問題必須學習數據結構
數據結構不僅只包含數據類型（int float class struct 等 ）這指示數據結構很基礎，甚至不能算作數據結構里的知識
數據結構中重要的數據的邏輯結構（樹，圖等），敏租枯存儲結構（散列，索引橋洞，鏈等）型差一般python應用並不會用到這些知識，基本包里也沒有。當然還有基於數據結構的運算等
就好像我是一個商場的收銀員，現在都有收銀軟體，我是不是就不需要學習會計了？
㈢ 考研數據結構可以用python嗎
Python不適合在考試中使用，畢竟陵友山像數尺中據結構與算告哪法分析考試大綱分治法部分的「大數乘法」，Python本身設計上就支持大數運算，再用分治法好像多此一舉了。
㈣ Python數據結構-隊列與廣度優先搜索（Queue）
隊列（Queue） ：簡稱為隊，一種線性表數據結構，是一種只允許在表的一端進行插入操作，而在表的另一端進行刪除操作的線性表。
我們把隊列中允許插入的一端稱為 「隊尾（rear）」 ；把允許刪除的另一端稱為 「隊頭（front）」 。當表中沒有任何數據元素時，稱之為 「空隊」 。
廣度優先搜索演算法（Breadth First Search） ：簡稱為 BFS，又譯作寬度優先搜索 / 橫向優先搜索。是一種用於遍歷或搜索樹或圖的演算法。該演算法從根節點開始，沿著樹的寬度遍歷樹或圖的節點。如果所有節點均被訪問，則演算法中止。
廣度優先遍歷 類似於樹的層次遍歷過程 。呈現出一層一層向外擴張的特點。先看到的節點先訪問，後看到的節點後訪問。遍歷到的節點順序符合「先進先出」的特點，所以廣度優先搜索可以通過「隊列」來實現。
力扣933
游戲時，隊首始終是持有土豆的人
模擬游戲開始，隊首的人出隊，之後再到隊尾（類似於循環隊列）
傳遞了num次之後，將隊首的人移除
如此反復，直到隊列中剩餘一人
多人共用一台列印機，採取「先到先服務」的隊列策略來執行列印任務
需要解決的問題：1 列印系統的容量是多少？2 在能夠接受的等待時間內，系統可容納多少用戶以多高的頻率提交列印任務？
輸入：abba
輸出：False
思路：1 先將需要判定的詞從隊尾加入 deque; 2從兩端同時移除字元並判斷是否相同，直到deque中剩餘0個（偶數）或1個字元（奇數）
內容參考： https://algo.itcharge.cn/04.%E9%98%9F%E5%88%97/01.%E9%98%9F%E5%88%97%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/01.%E9%98%9F%E5%88%97%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/
㈤ 有了Python 是不是不需要學數據結構，演算法了
數據結構和演算法並不是一門語言，你可以說有了Python 不用學C或者C++了，但是不能說不需要學數據結構了，因為它是所有語言的基礎。
看你學Python的用途，如果你學Python並不深入，或者用來日常的辦公、寫個小爬蟲什麼的。那麼數據結構真的不用學。但如果你是想深入進去或者找python相關的工作，那麼數據結構是避免不了要學的。
㈥ Python數據結構與演算法-哈希map的實現及原理
1-collections.MutableMapping
1.1 概念：這是什麼？
大家可能想知道這一串英文是什麼意思？其實只需要了解在collections庫當中有一個非常重要的抽象基類MutableMappin
g，專門用於實現map的一個非常有價值的工具。後邊我們會用到它。
2-我們的map基類
2.1 實現這個類
這個基類其實也就是確定了鍵值對的屬性，並且存儲了基本的比較方法。它的對象就是一個鍵值對咯。這個很好理解。有點類似object的感覺。
3-通過map基類實現的無序映射
給大家看一個上邊的例子，這個例子來源於網路，自己改了改，能用，更加詳細而已，湊合看.
4-Python哈希表的實現的基類
4.1 咱有話直說：上才（代）藝（碼）
如果還不知道哈希表概念的同xio，請參考 python進階之數據結構與演算法–中級-哈希表（小白piao分享） 。廢話不多說，咱們擼代碼：
OK了，基本的哈希表就實現了，其實仔細想想很容易，但是自己要能實現還是要理解哈希表的本質哦，外加一定量的練習才可以熟練掌握，練習的目的就是為了熟練而已。
5-分離鏈表實現的具體哈希map類
說明：這玩意只是一種降低沖突的手段，上一節提過，降低沖突最好的地方是發生在元組進入桶的時候，所以想必大家猜到了，接下來的分離鏈表也就是為了self._bucket_xxxxxxx系列方法做准備。這里之所以在上邊使用@abstractmethod就是為了繼承實現，目的可以實現多種將沖突的哈希表。分離鏈表的概念上一節也有的。
「見碼入面」（借鑒：見字如面這個電視節目，有興趣可以看看，還不錯的）：
6-用線性探測處理沖突的哈希map類
這種方式的好處不需要再去藉助其他額外的賦值結構來表示桶。結構更加簡單。不會再像上一種方法還要讓桶是一個UnsortedTableMap的對象。
代碼如下：
㈦ 學習python數據結構與演算法分析前要先去學python嗎
本來學培者數據結構是不需要python的, 只要會一種高洞散級語言就可以了
但是既然你學的數據結構採用python來實現, 那麼當然有必要稍微了解一下python的基本語法, 不一定要學很多, 但至少納中氏要知道基本的數據類型並且能看懂基本的語句
㈧ 數據分析師必須掌握的數據結構有哪些
【導讀】對於數據分析工稿仔程師來說，數據結構是必知必會的，是數據分析師基礎學習的部分，在進行數據結構學習的時候，是繞不過的一個基礎，那麼數據分析師必須掌握的數據結構有哪些?今天我們要推薦的就是一份能夠幫助大家學好數據結構的書單，趕緊學起來吧!
1、大話數據結構
《大話數據結構》為超級暢銷書《大話設計模式》作者程傑潛心三年推出的扛鼎之作!以一個計算機教師教學為場景，講解數據結構和相關演算法的知識。
通篇以一種趣味方式來敘述，大量引用了各種各樣的生活知識來類比，並充分運用圖形語言來體現抽象內容，對數據結構所涉及到的一些經典演算法做到逐行分析、多演算法比較。與市場上的同類數據結構圖書相比，本書內容趣味易讀，演算法講解細致深刻，是一本非常適合自學的讀物。
2、趣學數據結構
本書基於C++語言編寫，從趣味故事引入演算法復雜性計算及數據結構基礎內容，涵蓋線性結構、樹形結構和圖形結構，包括鏈表、棧和隊列、樹和圖的應用等。本書內容還涉及數據結構的基本應用(包括各種查找、排序等)和高級應用(包括優先隊列、並查集、B-樹、B+樹和紅黑樹等)。
通過大量圖解將抽象數據模型簡單通俗化，語言表述淺顯易懂，並結合有趣的實例幫助讀者輕松掌握數據結構。
3、Python數據結構與演算法分析
了解數據結構與演算法是透徹理解計算機科學的前提。隨著Python日益廣泛的應用，Python程序員需要實現與傳統的面向對象編程語言相似的數據結構與演算法。
本書是用Python描述數據結構與演算法的開山之作，匯聚了作者多年的實戰經驗，向讀者透徹講解在Python環境下，如何通過一系列存儲機制高效地實現各類演算法。通過本書，讀者將深刻理解Python數據結構、遞歸、搜索、排序、樹與圖的應用，等等。
4、圖解數據結構：使用 C++(其他語言版本也有)
這是一本以C++程序語言實戰來解說數據結構概念的教材。全書內容淺顯易懂，利用大量且豐富的圖示與範例，詳解復雜的抽象理論，從最基本的數據結構概念開始說明，再以C++工具加以詮釋陣列結構、堆棧、鏈表、隊列、排序、查找等重要的概念，引領讀者抓住重點輕松進入數據結構的學習領域。
《鍵局汪圖解數據結構：使用C++》內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本概念及應用，有效提升可讀性。以C++程序語言實現數據結構中的重要理論，以范常式序說明數據結構的內涵。強調邊做邊學，結合下載文件，給予最完整的支援。
在進行數據結構學習的時候，以上分享的數據結構的書單，大家可以有效利用起來，希望對大家有所臘握幫助，另外，數據分析師是近幾年針對大學生的新興職業，所以對於大學生就業是很有幫助的，如果大家想要在這方面有所發展，不妨去努力學習一下，了解一下數據分析師的日常工作，考一個相關的證書。
㈨ python中的數據結構分析
1.Python數據結構篇
數據結構篇主要是閱讀[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [該網址鏈接可能會比較慢]時寫下的閱讀記錄，當然，也結合了部分[演算法導論](Introction to Algorithms)
中的內容，此外還有不少wikipedia上的內容，所以內容比較多，可能有點雜亂。這部分主要是介紹了如何使用Python實現常用的一些數據結構，例
如堆棧、隊列、二叉樹等等，也有Python內置的數據結構性能的分析，同時還包括了搜索和排序(在演算法設計篇中會有更加詳細的介紹)的簡單總結。每篇文
章都有實現代碼，內容比較多，簡單演算法一般是大致介紹下思想及演算法流程，復雜的演算法會給出各種圖示和代碼實現詳細介紹。
**這一部分是下
面演算法設計篇的前篇，如果數據結構還不錯的可以直接看演算法設計篇，遇到問題可以回來看數據結構篇中的某個具體內容充電一下，我個人認為直接讀演算法設計篇比
較好，因為大家時間也都比較寶貴，如果你會來讀這些文章說明你肯定有一定基礎了，後面的演算法設計篇中更多的是思想，這里更多的是代碼而已，嘿嘿。**
(1)[搜索](Python Data Structures)
簡述順序查找和二分查找，詳述Hash查找(hash函數的設計以及如何避免沖突)
(2)[排序](Python Data Structures)
簡述各種排序演算法的思想以及它的圖示和實現
(3)[數據結構](Python Data Structures)
簡述Python內置數據結構的性能分析和實現常用的數據結構：棧、隊列和二叉堆
(4)[樹總結](Python Data Structures)
簡述二叉樹，詳述二叉搜索樹和AVL樹的思想和實現
2.Python演算法設計篇
演算法設計篇主要是閱讀[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**點擊鏈接可進入Springer免費下載原書電子版**]之後寫下的讀書總結，原書大部分內容結合了經典書籍[演算法導論](Introction to Algorithms)，
內容更加細致深入，主要是介紹了各種常用的演算法設計思想，以及如何使用Python高效巧妙地實現這些演算法，這里有別於前面的數據結構篇，部分演算法例如排
序就不會詳細介紹它的實現細節，而是側重於它內在的演算法思想。這部分使用了一些與數據結構有關的第三方模塊，因為這篇的重點是演算法的思想以及實現，所以並
沒有去重新實現每個數據結構，但是在介紹演算法的同時會分析Python內置數據結構以及第三方數據結構模塊的優缺點，也就意味著該篇比前面都要難不少，但
是我想我的介紹應該還算簡單明了，因為我用的都是比較朴實的語言，並沒有像演算法導論一樣列出一堆性質和定理，主要是對著某個問題一步步思考然後演算法就出來
了，嘿嘿，除此之外，裡面還有很多關於python開發的內容，精彩真的不容錯過！
這里每篇文章都有實現代碼，但是代碼我一般都不會分
析，更多地是分析演算法思想，所以內容都比較多，即便如此也沒有包括原書對應章節的所有內容，因為內容實在太豐富了，所以我只是選擇經典的演算法實例來介紹算
法核心思想，除此之外，還有不少內容是原書沒有的，部分是來自演算法導論，部分是來自我自己的感悟，嘻嘻。該篇對於大神們來說是小菜，請一笑而過，對於菜鳥
們來說可能有點難啃，所以最適合的是和我水平差不多的，對各個演算法都有所了解但是理解還不算深刻的半桶水的程序猿，嘿嘿。
本篇的順序按照原書[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章節來安排的(章節標題部分相同部分不同喲)，為了節省時間以及保持原著的原滋原味，部分內容(一般是比較難以翻譯和理解的內容)直接摘自原著英文內容。
**1.
你也許覺得很多內容你都知道嘛，沒有看的必要，其實如果是我的話我也會這么想，但是如果只是歸納一個演算法有哪些步驟，那這個總結也就沒有意義了，我覺得這
個總結的亮點在於想辦法說清楚一個演算法是怎麼想出來的，有哪些需要注意的，如何進行優化的等等，採用問答式的方式讓讀者和我一起來想出某個問題的解，每篇
文章之後都還有一兩道小題練手喲**
**2.你也許還會說演算法導論不是既權威又全面么，基本上每個演算法都還有詳細的證明呢，讀演算法導論豈
不更好些，當然，你如果想讀演算法導論的話我不攔著你，讀完了感覺自己整個人都不好了別怪小弟沒有提醒你喲，嘻嘻嘻，左一個性質右一個定理實在不適合演算法科
普的啦，沒有多少人能夠堅持讀完的。但是碼農與蛇的故事內容不多喲，呵呵呵**
**3.如果你細讀本系列的話我保證你會有不少收獲的，需要看演算法導論哪個部分的地方我會給出提示的，嘿嘿。溫馨提示，前面三節內容都是介紹基礎知識，所以精彩內容從第4節開始喲，么么噠 O(∩_∩)O~**
(1)[Python Algorithms - C1 Introction](Python Algorithms)
本節主要是對原書中的內容做些簡單介紹，說明演算法的重要性以及各章節的內容概要。
(2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms)
**本節主要介紹了三個內容：演算法漸近運行時間的表示方法、六條演算法性能評估的經驗以及Python中樹和圖的實現方式。**
(3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms)
原書主要介紹了一些基礎數學，例如排列組合以及遞歸循環等，但是本節只重點介紹計算演算法的運行時間的三種方法
(4)[Python Algorithms - C4 Inction and Recursion and Rection](Python Algorithms)
**本節主要介紹演算法設計的三個核心知識：Inction(推導)、Recursion(遞歸)和Rection(規約)，這是原書的重點和難點部分**
(5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms)
**本節主要介紹圖的遍歷演算法BFS和DFS，以及對拓撲排序的另一種解法和尋找圖的(強)連通分量的演算法**
(6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms)
**本節主要介紹分治法策略，提到了樹形問題的平衡性以及基於分治策略的排序演算法**
(7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms)
**本節主要通過幾個例子來介紹貪心策略，主要包括背包問題、哈夫曼編碼和最小生成樹等等**
(8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms)
**本節主要結合一些經典的動規問題介紹動態規劃的備忘錄法和迭代法這兩種實現方式，並對這兩種方式進行對比**
(9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms)
**本節主要介紹圖演算法中的各種最短路徑演算法，從不同的角度揭示它們的內核以及它們的異同**
㈩ 在python版數據結構與演算法中posts是什麼意思
一，數據結構概述
（一）什麼是數據結構
（二）數據的邏輯結構
1，集合：
2，線性結構
3，樹形結構
4，圖狀結構
（三）數據的存儲結構
1，順序存儲結構首消
2，鏈式存儲結構
3，索引存儲結構
4，哈希存儲結構
二，數據類型概述
（一）python基本數據類型
（二）抽象數據類型
三，演算法概述
（一）什麼是演算法
1，演算法的5個重要特性
2，演算法的5個衡量標准
（二）演算法的時間復雜度
（三）演算法的空間復雜度
例子：兔子的繁殖問題
使用遞歸：
使用數組：
使用迭代：
一，數據結構概述
（一）什麼是數據結構
數據是指所有能夠輸入到計算機中存儲並被計算機程序處理的符號的集合。
比如資料庫中保存的學生信息。
數據元素是數據的基本單位。
如果以學號、 性別和姓名來標識某個學生， 那麼由學號、 性別和姓名組成的學生記錄將構成一個數據元素。
數據項是構成數據元素的不可分割的最小單位。
比如學生記錄中的學號、 性別或姓名，每一項就是一個數據項。
數據對象是性質相同的數據元素的集合， 是數據的一個子集。
比如學生記錄中的學號數據。
數據結構是相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素者侍知的集合。這些數據間的關聯關系就是結構，數據結構通常談脊包括數據的邏輯結構和存儲結構兩個層次。
（二）數據的邏輯結構
數據的邏輯結構是從數據元素的邏輯關繫上抽象描述數據，可以被看作是從具體問題中抽象出來的數學模型。
根據數據元素之間的不同關系特性， 通常可將數據邏輯結構分為線性結構、集合、樹形結構和圖狀結構