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  • 文章目录顺序表基本顺序Python中int和str占用内存大小 线性表:一组有序的数据组成的序列! 线性表顺序表链表将元素顺序地存放在一块连续的存储区里,元素间的顺序关系由它们的存储顺序自然表示。将元素存放在通过...


    线性表:一组有序的数据组成的序列!

    线性表
    顺序表
    链表
    将元素顺序地存放在一块连续的存储区里,元素间的顺序关系由它们的存储顺序自然表示。
    将元素存放在通过链接构造起来的一系列存储块中。

    顺序表

    基本顺序表
    元素外置顺序表
    一体式顺序表
    分离式顺序表
    顺序表

    基本顺序表

    基本顺序表
    基本顺序表,我们寻找一个元素,只需知道这个顺序表的物理地址及其下标即可,其时间复杂度为O(1)。
    当我们操作列表或者元组的时候之所以是从0开始,就是因为顺序表中的下标从0开始计数,如果从1开始,则会多一步计算步骤,降低程序性能。
    在Python中列表元组占用的存储单元大小都为8。

    list_empty = list()
    list1 = [1]
    list2 = [1, 2]
    tuple_empty = tuple()
    tuple1 = (1,)
    tuple2 = (1, 2)
    print(type(list1), '列表初始占用字节:', sys.getsizeof(list_empty), end='')
    print(',存入一个的数据占用:', sys.getsizeof(list1) - sys.getsizeof(list_empty), end='')
    print(',存入两个的数据占用:', sys.getsizeof(list2) - sys.getsizeof(list_empty))
    print(type(tuple1), '元组初始占用字节:', sys.getsizeof(tuple_empty), end='')
    print(',存入一个的数据占用:', sys.getsizeof(tuple1) - sys.getsizeof(tuple_empty), end='')
    print(',存入两个的数据占用:', sys.getsizeof(tuple2) - sys.getsizeof(tuple_empty))
    
    1. <class ‘list’> 列表初始占用字节: 56,存入一个的数据占用: 8,存入两个的数据占用: 16
    2. <class ‘tuple’> 元组初始占用字节: 40,存入一个的数据占用: 8,存入两个的数据占用: 16

    元素外置顺序表

    在基础顺序表中,要求元素占用内存大小必须一致,但如果我们存储的数据中占用的内存大小不同时,哪我们就无法在简单的根据下标就能取出数据。

    # Python中int和str占用内存大小
    int_empty = int()
    int_data = 1
    str_empty = str()
    str_data = 'a'
    print(type(int_empty), '整数型初始占用字节:', sys.getsizeof(int_empty), '整数型占用字节:', sys.getsizeof(int_data) - sys.getsizeof(int_empty))
    # <class 'int'> 整数型初始占用字节: 24 整数型占用字节: 4
    print(type(str_empty), '字符型初始占用字节:', sys.getsizeof(str_empty), '字符型占用字节:', sys.getsizeof(str_data) - sys.getsizeof(str_empty))
    # <class 'str'> 字符型初始占用字节: 49 字符型占用字节: 1
    

    假设我们在数据中既要存储整数型同时又要存储字符型,这时就要用的元素外置顺序表。
    在这里插入图片描述
    与基本顺序表不同,元素外置顺序表中存储的并不是我们存入的元素,而是元素所在的物理地址,元素物理地址占用的存储单元都为一致的,这也是为什么元组和列表中,不管存储什么,存储多大的数据,都只占据8个字节。
    8字节==64bit,而64bit最大存储为64个二进制一,相当于十进制18446744073709551615

    list_empty = list()
    tuple_empty = tuple()
    tup = (18446744073709551615, 18446744073709551616)
    lis = [18446744073709551615, 18446744073709551616]
    print(type(lis), sys.getsizeof(lis) - sys.getsizeof(list_empty)) # <class 'list'> 16
    print(type(tup), sys.getsizeof(tup) - sys.getsizeof(tuple_empty)) # <class 'tuple'> 16
    

    可以从输出结果看出列表和元组采用的都是元素外置顺序表

    一体式顺序表

    在之前创建空列表和元组是,可以看出即列表和元组为空,但内部也有数据,这是数据记录了它们的一些基本信息,比如说开辟的空间大小,使用量等。在一体式顺序表中,这些基本信息和我们存入的数据是放在一起的。

    在这里插入图片描述
    通常一体式能更快的读取到数据,但空间使用完后难以在开辟新的空间。如需对数据进行增删改等操作通常都需开辟新空。Python中的元组就类似于一体式顺序表,元组并不支持数据的增删改,一旦创建就不可改变。

    分离式顺序表

    在这里插入图片描述
    分离式顺序表将数据分离,方便数据的增加以及删除,当数据发生改变时只需将数据所在地址改变,无需改变表的内存地址。

    顺序表操作

    顺序表是实现增加以及删除

    增加元素

    增加元素
    末尾添加
    中间插入
    将元素添加到表末,直接将元素加入表中,时间复杂度O(1)
    保序插入
    在保证表中原有顺序的情况下插入,时间复杂度O(n)
    非保序插入
    直接替换需要插入的地方的原有元素,时间复杂度O(1)

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    Python的列表添加元素

    ==.append()==末尾添加,==insert()==保序插入

    lis = list(range(100))
    def fn1():
        app_lis = [1, 2, 2, 1]
        for i in lis:
            app_lis.append(i)
    def fn2():
        ins_lis = [1, 2, 2, 1]
        for i in lis:
            ins_lis.insert(3, i)
    app_time = timeit.timeit('fn1()', 'from __main__ import fn1' ,number=100000)
    int_time = timeit.timeit('fn2()', 'from __main__ import fn2' ,number=100000)
    print(app_time) # 0.4836497
    print(int_time) # 0.7581473
    # 小扩展,用切片以及extend方法来添加元素
    def fn3():
        ext_lis = [1, 2, 2, 1]
        ext_lis.extend(lis)
    def fn4():
        sec_lis = [1, 2, 2, 1]
        for i in lis:
            sec_lis[len(sec_lis):] = [i]
    ext_time = timeit.timeit('fn3()', 'from __main__ import fn3' ,number=100000)
    sec_time = timeit.timeit('fn4()', 'from __main__ import fn4' ,number=100000)
    print(ext_time) # 0.03227119999999983
    print(sec_time) # 1.2793392
    
    

    从中我们可以看出就算插入地方相同的情况下保序插入在运行时间上还是和末尾插入相差较大。

    删除元素

    删除元素
    删除末尾元素
    指定元素删除
    将表末的元素删除,时间复杂度O(1)
    保序删除
    在保证表中原有顺序的情况下删除,时间复杂度O(n)
    非保序删除
    将需要删除的内容和表末内容替换,之后删除末尾元素,时间复杂度O(1)

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    对Python的列表删除的操作

    ==.remove()保序删除,.pop()==删除末尾元素

    rem_lis = [1] * 500 + [2] * 500
    pop_lis = [1] * 500 + [2] * 500
    sec_lis = [1] * 500 + [2] * 500
    
    def fn1():
        while 2 in rem_lis:
            rem_lis.remove(2)
    def fn2():
        while 2 in pop_lis:
            pop_lis.pop()
    def fn3():
        while 2 in sec_lis:
            del sec_lis[len(sec_lis) - 1]
    
    rem_time = timeit.timeit('fn1()', 'from __main__ import fn1', number=1000)
    pop_time = timeit.timeit('fn2()', 'from __main__ import fn2', number=1000)
    sec_time = timeit.timeit('fn3()', 'from __main__ import fn3', number=1000)
    print(rem_time) # 0.0096498
    print(pop_time) # 0.006983400000000001
    print(sec_time) # 0.0074404
    
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  • 我们可以直接对列表中进行添加新元素、删除元素、或覆盖已的元素。 前面学习的字符串可以用来存储一串信息,那么想一想,怎样存储咱们班所有同学的名字呢?定义100个变量,每个变量存放一个学生的姓名可行吗?更...
    
    
    

    1、列表概念

     
    列表非常适合利用顺序和位置定义某一个元素,尤其是当元素的顺序或内容经常发生改变的时候。与字符串不同,列表中元素的值是可以修改的。
     
    我们可以直接对列表中进行添加新元素、删除元素、或覆盖已有的元素。
     
    前面学习的字符串可以用来存储一串信息,那么想一想,怎样存储咱们班所有同学的名字呢?定义100个变量,每个变量存放一个学生的姓名可行吗?有更好的办法吗?
    答:列表。
     
    列表的格式:
     
    names List = ['Xiao Wang','xiaoZhang','xiaoHua']

    比C语言的数组强大的地方在于列表中的元素可以是不同类型的:

    testList = [1, 'a']

    2、列表创建

    列表可以由0个或者多个元素组成。元素之间用都好分开,整个列表被方括号包裹。我们可以使用[]来创建一个列表,也可以使用list函数来创建一个空列表。
     
    list1 = []
    list2 = list()

    3、使用[]获取元素

    和字符串一样,通过偏移量可以从列表中提取对应位置的元素。
     
    list1 = ["aaa", "bbb", "ccc", "ddd"]
    list1[0] # 输出aaa
    list1[1] # 输出bbb
    list1[2] # 输出ccc
    list1[3] # 输出ddd

    注意:可以使用while循环遍历输出列表中的元素,也可以使用for循环来遍历输出列表中的元素。

    li = [i for i in range(10)]

    4、列表嵌套:

     
    类似while循环的嵌套,列表也是支持嵌套的,一个列表中的元素又是一个列表,那么这就是列表的嵌套。
     
    schoolNames = [['北京大学','清华大学'],['南开大学','天津大学','天津师范大学'],['山东大学','中国海洋大学'] ]

     

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  • 上一篇:(五)Python从入门到...序列按照是否有顺序分为有序序列和无序序列,以及根据元素是否可以增删改操作分为可变序列和不可变序列。 列表 列表(list)是最重要的Python内置对象之一,是包含若干元素的有序...

    上一篇:(五)Python从入门到精通之常用内置函数2

    Python常见序列介绍

    • 序列:在python中,把大量数据组合在一起形成的集合体叫做序列
    • python中常用的序列结构有字符串、列表、元组、字典、集合
    • 序列按照是否有顺序分为有序序列和无序序列,以及根据元素是否可以增删改操作分为可变序列和不可变序列
      在这里插入图片描述

    列表

    • 列表(list)是最重要的Python内置对象之一,是包含若干元素的有序连续内存空间。
    • 在形式上,列表的所有元素放在一对方括号[]中,相邻元素之间使用逗号分隔。
    • 在Python中,同一个列表中元素的数据类型可以各不相同,可以同时包含整数、实数、字符串等基本类型的元素,也可以包含列表、元组、字典、集合、函数以及其他任意对象。
    • 如果只有一对方括号而没有任何元素则表示空列表。
    [10, 20, 30, 40]
    ['crunchy frog', 'ram bladder', 'lark vomit']
    ['spam', 2.0, 5, [10, 20]]
    [['file1', 200,7], ['file2', 260,9]]
    [{3}, {5:6}, (1, 2, 3)]
    

    一、列表创建与删除

    创建方法:

    1. 使用“=”直接将一个列表赋值给变量即可创建列表对象。
    >>> a_list = ['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']
    >>> a_list = []                       #创建空列表
    
    1. 使用list()函数把元组、range对象、字符串、字典、集合或其他可迭代对象转换为列表。
    >>> list((3,5,7,9,11))                #将元组转换为列表
    [3, 5, 7, 9, 11]
    >>> list(range(1, 10, 2))             #将range对象转换为列表(从1开始迭代到10,步长为2)
    [1, 3, 5, 7, 9]
    >>> list('hello world')               #将字符串转换为列表
    ['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd']
    >>> list({3,7,5})                     #将集合转换为列表
    [3, 5, 7]
    >>> list({'a':3, 'b':9, 'c':78})      #将字典的键:值对中的“键”转换为列表
    ['a', 'c', 'b']
    >>> list({'a':3, 'b':9, 'c':78}.items())#将字典的“键:值”对转换为列表
    [('b', 9), ('c', 78), ('a', 3)]
    >>> x = list()                          #创建空列表
    

    删除方法:
    当一个列表不再使用时,可以使用del命令将其删除。

    >>> x = [1, 2, 3]
    >>> del x                      #删除列表对象
    >>> x                          #对象删除后元素所占空间被释放,无法再访问,抛出异常
    NameError: name 'x' is not defined
    

    二、列表元素访问

    在这里插入图片描述

    >>> x = list('Python')             #创建类别对象
    >>> x
    ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
    >>> x[0]                           #下标为0的元素,第一个元素
    'P'
    >>> x[-1]                          #下标为-1的元素,最后一个元素
    'n'
    

    在这里插入图片描述

    三、列表常用方法

    在这里插入图片描述

    1. append()、insert()、extend()(注意这些都是方法,函数一般加ed)

    append()用于向列表尾部追加一个元素,insert()用于向列表任意指定位置插入一个元素,extend()用于将另一个列表中的所有元素追加至当前列表的尾部。

    >>> x = [1, 2, 3]
    >>> x.append(4)                     #在尾部追加元素
    >>> x.insert(0, 0)                  #在指定位置插入元素
    >>> x.extend([5, 6, 7])             #在尾部追加多个元素
    >>> x
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
    
    1. pop()、remove()

    pop()用于删除并返回指定位置(默认是最后一个)上的元素;remove()用于删除列表中第一个值与指定值相等的元素。
    另外,还可以使用del命令删除列表中指定位置的元素。

    >>> x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
    >>> x.pop()                        #弹出并返回尾部元素
    7
    >>> x.pop(0)                       #弹出并返回指定位置的元素
    1
    >>> x = [1, 2, 1, 1, 2]
    >>> x.remove(2)                    #删除首个值为2的元素
    >>> del x[3]                       #删除指定位置上的元素
    >>> x
    [1, 1, 1]
    
    1. count()、index()

    列表方法count()用于返回列表中指定元素出现的次数;index()用于返回指定元素在列表中首次出现的位置,如果该元素不在列表中则抛出异常。

    >>> x = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]
    >>> x.count(3)                     #元素3在列表x中的出现次数
    3
    >>> x.count(5)                     #不存在,返回0
    0
    >>> x.index(2)                     #元素2在列表x中首次出现的索引
    1
    >>> x.index(5)                     #列表x中没有5,抛出异常
    ValueError: 5 is not in list
    
    1. sort()、reverse()

    列表对象的sort()方法用于按照指定的规则对所有元素进行排序;reverse()方法用于将列表所有元素逆序或翻转。

    >>> x = list(range(11))                       #包含11个整数的列表
    >>> import random
    >>> random.shuffle(x)                         #把列表x中的元素随机乱序
    >>> x
    [6, 0, 1, 7, 4, 3, 2, 8, 5, 10, 9]
    >>> x.sort(key=lambda item:len(str(item)), reverse=True)  #按转换成字符串以后的长度,降序排列
    >>> x
    [10, 6, 0, 1, 7, 4, 3, 2, 8, 5, 9]
    >>> x.sort(key=str)                           #按转换为字符串后的大小,升序排序
    >>> x
    [0, 1, 10, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    >>> x.sort()                                  #按默认规则排序
    >>> x
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    >>> x.reverse()                               #把所有元素翻转或逆序
    >>> x
    [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
    

    四、列表对象支持的运算符

    1. 加法运算符+也可以实现列表增加元素的目的,但不属于原地操作,而是返回新列表,涉及大量元素的复制,效率非常低。使用复合赋值运算符+=实现列表追加元素时属于原地操作,与append()方法一样高效。
    >>> x = [1, 2, 3]
    >>> id(x)
    53868168
    >>> x = x + [4]                        #连接两个列表
    >>> x
    [1, 2, 3, 4]
    >>> id(x)                              #内存地址发生改变
    53875720
    >>> x += [5]                           #为列表追加元素
    >>> x
    [1, 2, 3, 4, 5]
    >>> id(x)                              #内存地址不变
    53875720
    
    1. 乘法运算符可以用于列表和整数相乘,表示序列重复,返回新列表。运算符=也可以用于列表元素重复,属于原地操作。
    >>> x = [1, 2, 3, 4]
    >>> id(x)
    54497224
    >>> x = x * 2                           #元素重复,返回新列表
    >>> x
    [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
    >>> id(x)                               #地址发生改变
    54603912
    >>> x *= 2                              #元素重复,原地进行
    >>> x
    [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
    >>> id(x)                               #地址不变
    54603912
    
    1. 成员测试运算符in可用于测试列表中是否包含某个元素,查询时间随着列表长度的增加而线性增加,而同样的操作对于集合而言则是常数级的。
    >>> 3 in [1, 2, 3]
    True
    >>> 3 in [1, 2, '3']
    False
    
    1. 关系运算符可以用来比较两个列表的大小。
    >>> [1, 2, 4] > [1, 2, 3, 5]    #逐个比较对应位置的元素
                                    #直到某个能够比较出大小为止
    True
    >>> [1, 2, 4] == [1, 2, 3, 5]
    False
    

    五、内置函数对列表的操作

    max()、min()函数用于返回列表中所有元素的最大值和最小值,
    sum()函数用于返回列表中所有元素之和;
    len()函数用于返回列表中元素个数,zip()函数用于将多个列表中元素重新组合为元组并返回包含这些元组的zip对象;
    enumerate()函数返回包含若干下标和值的迭代对象;
    map()函数把函数映射到列表上的每个元素,filter()函数根据指定函数的返回值对列表元素进行过滤;
    all()函数用来测试列表中是否所有元素都等价于True,any()用来测试列表中是否有等价于True的元素。
    标准库functools中的reduce()函数以及标准库itertools中的compress()、groupby()、dropwhile()等大量函数也可以对列表进行操作。

    >>> x = list(range(11))              #生成列表
    >>> import random
    >>> random.shuffle(x)                #打乱列表中元素顺序
    >>> x
    [0, 6, 10, 9, 8, 7, 4, 5, 2, 1, 3]
    >>> all(x)                           #测试是否所有元素都等价于True
    False
    >>> any(x)                           #测试是否存在等价于True的元素
    True
    >>> max(x)                           #返回最大值
    10
    >>> max(x, key=str)                  #按指定规则返回最大值
    9
    >>> min(x)
    0
    >>> sum(x)                    #所有元素之和
    55
    >>> len(x)                    #列表元素个数
    11
    >>> list(zip(x, [1]*11))      #多列表元素重新组合
    [(0, 1), (6, 1), (10, 1), (9, 1), (8, 1), (7, 1), (4, 1), (5, 1), (2, 1), (1, 1), (3, 1)]
    >>> list(zip(range(1,4)))     #zip()函数也可以用于一个序列或迭代对象
    [(1,), (2,), (3,)]
    >>> list(zip(['a', 'b', 'c'], [1, 2]))    #如果两个列表不等长,以短的为准
    [('a', 1), ('b', 2)]
    >>> enumerate(x)              #枚举列表元素,返回enumerate对象
    <enumerate object at 0x00000000030A9120>
    >>> list(enumerate(x))        #enumerate对象可以转换为列表、元组、集合
    [(0, 0), (1, 6), (2, 10), (3, 9), (4, 8), (5, 7), (6, 4), (7, 5), (8, 2), (9, 1), (10, 3)]
    




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  • 数据的生成是随机的还是先后顺序的? 数据的用途是什么?会不会频繁读写?只读多还是修改多? 数据是否应用于多线程环境? …(此处省略 N 多情形。) 一旦确定了数据特征和业务场景,我们就可以从开发工具箱选择...

    今天来聊一聊列表在实际开发中的应用场景。

    在开发中,选用何种数据结构是由我们面对的数据特征和业务场景决定的。

    • 数据是单个的还是批量的,是小规模的还是海量的?

    • 数据是独立的还是彼此关联的?

    • 数据的生成是随机的还是有先后顺序的?

    • 数据的用途是什么?会不会频繁读写?只读多还是修改多?

    • 数据是否应用于多线程环境?

    …(此处省略 N 多情形。)

    一旦确定了数据特征和业务场景,我们就可以从开发工具箱中选择合适的工具了。

    对于 list 而言,首先它是一个对象集合,你可以在处理批量数据时使用 list。

    >>> alist =[i for i inrange(21)] 
    >>> alist 
    [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20] 
    >>> alist.append(2021) 
    >>> alist 
    [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,2021] 
    

    我们知道,tuple 也可以用来存储多个对象,但是 tuple 是不可变的,一旦初始化,无法再增减其中的元素的个数。tuple 从语法上保证了元素数目不会被修改。

    如果你恰好不希望别人向数据集中增删元素,你应该优先使用 tuple,而非list。反过来,如果你需要动态调整数据集合中的元素的个数,那就应该选择 list。

    这是否意味着所有动态数据集都可以使用 list 呢?非也。

    如果你的数据很少被修改,绝大部分时间都是被读取的,这很适合使用 list 来存储。因为 list 为我们提供了索引和切片操作,可以快速访问其中的元素。

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    >>> alist 
    [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,2021] 
    >>> alist[10] 
    10 
    >>> alist[3:9] 
    [3,4,5,6,7,8] 
    >>> alist[3:9:2] 
    [3,5,7] 
    

    如果你仅仅使用 append() 在 list 尾部追加元素,或者删除 list 尾部元素,那也可以放心使用 list。因为,在列表末尾添加和删除元素非常快。

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    >>> stack =[3,4,5] 
    >>> stack.append(6) 
    >>> stack.append(7) 
    >>> stack 
    [3,4,5,6,7] 
    >>> stack.pop() 
    7 
    >>> stack 
    [3,4,5,6] 
    >>> stack.pop() 
    6 
    >>> stack 
    [3,4,5] 
    

    这种情形下,list 其实就用作栈(stack)了。

    但是,如果你的程序需要频繁在 list 头部或中间插入或删除元素,list 就不太适合你的需求了。

    因为,list 底层是通过变长数组实现的。在数组头部或中间插入或删除元素,需要逐个移动插入位置之后的每个元素。这在数据量大时会消耗大量时间,效率低下。

    而在常见的业务场景中,频繁增删中间元素的操作多见于链式存储结构(如链表),在线性存储结构(如数组)中并不多见。

    如果想在 Python 中使用链式结构,可以使用 collections.deque。严格来说,collections.deque 也不是一个完全的链式结构,它是一个带有块(block)数据的链式结构。每个 block 都是一个线性数组。

    我们来看一个需要频繁在数据集的首尾执行操作的场景:队列(queue)。

    队列是一个先进先出(FIFO)的数据结构,数据从尾部插入,从头部取出。就好像我们日常排队一样。

    由于需要频繁删除头部元素,list 也不适合用作队列。很多初学者仅从list 这个单词的字面意思来理解,就把 list 作为队列来使用,这是欠妥的。

    我们可以用 collections.deque 来实现队列操作。

    >>>from collections import deque 
    >>> queue = deque(["Eric","John","Michael"]) 
    >>> queue.append("Terry") 
    >>> queue.append("Graham") 
    >>> queue 
    deque(['Eric','John','Michael','Terry','Graham']) 
    >>>  
    >>> queue.popleft() 
    'Eric' 
    >>> queue.popleft() 
    'John' 
    >>> queue 
    deque(['Michael','Terry','Graham']) 
    

    总结

    • list 适用于处理动态数据集,特别适合用于读操作远多于写操作的场景。

    • list 可用来实现栈操作。

    • List 不适合用作队列,可使用 collections.deque 来实现队列操作。

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