Python中的用户定义数据结构

在计算机科学中，数据结构是一种在计算机内存中组织数据以便有效使用的逻辑方式。数据结构允许以结构化的方式添加、删除、存储和维护数据。 Python支持两种类型的数据结构：

• 非原始数据类型： Python将列表、集合和字典作为其非原始数据类型，也可以将其视为其内置数据结构。
• 用户定义的数据结构： Python不支持但可以使用Python支持的概念编程以反映相同功能的数据结构是用户定义的数据结构。有许多数据结构可以通过这种方式实现：
  • 链表
  • 堆
  • 队列
  • 树
  • 图形
  • 哈希图

链表

链表是一种线性数据结构，其中元素不存储在连续的内存位置。链表中的元素使用指针链接，如下图所示：

程序：

Python3

llist = ['first', 'second', 'third']
print(llist)
  
print()
  
# adding elements
llist.append('fourth')
llist.append('fifth')
llist.insert(3, 'sixth')
print(llist)
print()
  
llist.remove('second')
print(llist)
print()

输出：

[‘first’, ‘second’, ‘third’]

[‘first’, ‘second’, ‘third’, ‘sixth’, ‘fourth’, ‘fifth’]

[‘first’, ‘third’, ‘sixth’, ‘fourth’, ‘fifth’]

堆

堆栈是一种线性结构，允许从同一端插入和删除数据，因此遵循后进先出 (LIFO) 系统。插入和删除分别称为 push() 和 pop()。

程序：

蟒蛇3

stack = ['first', 'second', 'third']
print(stack)
  
print()
  
# pushing elements
stack.append('fourth')
stack.append('fifth')
print(stack)
print()
  
# printing top
n = len(stack)
print(stack[n-1])
print()
  
# poping element
stack.pop()
print(stack)

输出：

[‘first’, ‘second’, ‘third’]

[‘first’, ‘second’, ‘third’, ‘fourth’, ‘fifth’]

fifth

[‘first’, ‘second’, ‘third’, ‘fourth’]

队列

队列是一种线性结构，允许从一端插入元素并从另一端删除元素。因此，它遵循先入先出（FIFO）方法。允许删除的一端称为队列前端，另一端称为队列后端。

程序：

蟒蛇3

queue = ['first', 'second', 'third']
print(queue)
  
print()
  
# pushing elements
queue.append('fourth')
queue.append('fifth')
print(queue)
print()
  
# printing head
print(queue[0])
  
# printing tail
n = len(queue)
print(queue[n-1])
print()
  
# poping element
queue.remove(queue[0])
print(queue)

输出：

[‘first’, ‘second’, ‘third’]

[‘first’, ‘second’, ‘third’, ‘fourth’, ‘fifth’]

first

fifth

[‘second’, ‘third’, ‘fourth’, ‘fifth’]

树

树是一种非线性但分层的数据结构。最顶层的元素被称为树的根，因为人们认为树是从根开始的。树末端的元素称为叶子。树适用于存储相互之间不是线性连接但形成层次结构的数据。

程序：

蟒蛇3

class node:
    def __init__(self, ele):
        self.ele = ele
        self.left = None
        self.right = None
  
  
def preorder(self):
    if self:
        print(self.ele)
        preorder(self.left)
        preorder(self.right)
  
  
n = node('first')
n.left = node('second')
n.right = node('third')
preorder(n)

输出：

first

second

third

图形

图是由节点和边组成的非线性数据结构。节点有时也称为顶点，边是连接图中任意两个节点的线或弧。图由一组有限的顶点（或节点）和一组连接一对节点的边组成。

程序：

蟒蛇3

class adjnode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.next = None
  
  
class graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.v = vertices
        self.ele = [None]*self.v
  
    def edge(self, src, dest):
        node = adjnode(dest)
        node.next = self.ele[src]
        self.ele[src] = node
  
        node = adjnode(src)
        node.next = self.ele[dest]
        self.ele[dest] = node
  
    def __repr__(self):
        for i in range(self.v):
            print("Adjacency list of vertex {}\n head".format(i), end="")
            temp = self.ele[i]
            while temp:
                print(" -> {}".format(temp.val), end="")
                temp = temp.next
  
  
g = graph(4)
g.edge(0, 2)
g.edge(1, 3)
g.edge(3, 2)
g.edge(0, 3)
g.__repr__()

输出：

Adjacency list of vertex 0

head -> 3 -> 2

Adjacency list of vertex 1

head -> 3

Adjacency list of vertex 2

head -> 3 -> 0

Adjacency list of vertex 3

head -> 0 -> 2 -> 1

哈希图

哈希映射是索引数据结构。散列映射使用散列函数来计算带有键的索引到桶或槽数组中。它的值被映射到具有相应索引的桶。密钥是唯一且不可变的。在Python中，字典是哈希映射的示例。

程序：

蟒蛇3

def printdict(d):
    for key in d:
        print(key, "->", d[key])
  
  
hm = {0: 'first', 1: 'second', 2: 'third'}
printdict(hm)
print()
  
hm[3] = 'fourth'
printdict(hm)
print()
  
hm.popitem()
printdict(hm)

输出：

0 -> first

1 -> second

2 -> third

0 -> first

1 -> second

2 -> third

3 -> fourth

0 -> first

1 -> second

2 -> third