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  • 数据结构是组织数据的方式,以便能够更...Python中常见数据结构可以统称为容器。序列(如列表和元组)、映射(如字典)以及集合(set)是三类主要的容器。线性数据结构分类:栈(stack)--*后出、队列(queue)-*先出、双端...

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    数据结构是组织数据的方式,以便能够更好的存储和获取数据。数据结构定义数据之间的关系和对这些数据的操作方式。数据结构屏蔽了数据存储和操作的细节,让程序员能更好的处理业务逻辑,同时拥有快速的数据存储和获取方式。

    Python中常见的数据结构可以统称为容器。序列(如列表和元组)、映射(如字典)以及集合(set)是三类主要的容器。线性数据结构分类:栈(stack)--*后出、

    队列(queue)-*先出、双端队列(deque)、链表(LinkedList)。 常见的数据类型又分为:数字、字符串、元组、列表、字典、集合。

    Graphs

    数学和计算机科学中的图是由节点组成的网络,节点也称为顶点,它们可以相互连接,也可以不相互连接。 连接两个节点的线或路径称为边。

    如果边缘具有特定的流动方向,那么它是有向图,方向边缘被称为弧。 否则,如果未指定方向,则该图形称为无向图。

    这可能听起来*理论化,当你深入挖掘时会变得相当复杂。 然而,图形是数据科学中特别重要的概念,通常用于模拟现实生活中的问题。

    社会网络,化学和生物学的分子研究,地图,推荐系统都依赖于图形和图形理论原理。

    字符串String

    String是字母,单词或其他字符的集合。 在Python中,您可以通过在一对单引号或双引号中包含一系列字符来创建字符串。

    例如:‘cake’,“cookie”等。您还可以对两个或多个字符串应用+操作来连接它们,就像下面的示例中一样:

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    元组Tuples

    元组是另一种标准序列数据类型。 元组和列表之间的区别在于元组是不可变的,这意味着一旦定义,您就无法删除,添加或编辑其中的任何值。

    这可能在您可能将控件传递给其他人但您不希望它们操纵集合中的数据但可能只是在数据副本中看到它们或单独执行操作的情况下有用。

    列表Lists

    Python中的列表用于存储同类项的集合。 这些是可变的,这意味着您可以在不改变其身份的情况下更改其内容。

    您可以通过方括号[和]来识别列表,其中包含以逗号分隔的元素。 列表内置于Python中:您无需单独调用它们。

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    字典Dictionary

    如果你想实现类似于电话簿的东西,字典是要使用的数据结构。 您之前看到的所有数据结构都不适用于电话簿。

    这是一本字典可以派上用场的时候。 字典由键值对组成。

    集合Sets

    集合是*对象的集合。 这些对于创建仅在数据集中包含*值的列表很有用。 它是一个无序的集合,但是一个可变的集合。

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  • 数据结构是组织数据的方式,以便...Python中常见数据结构可以统称为容器。序列(如列表和元组)、映射(如字典)以及集合(set)是三类主要的容器。线性数据结构分类:栈(stack)--*后出、队列(queue)-*先出、双端...

    数据结构是组织数据的方式,以便能够更好的存储和获取数据。数据结构定义数据之间的关系和对这些数据的操作方式。数据结构屏蔽了数据存储和操作的细节,让程序员能更好的处理业务逻辑,同时拥有快速的数据存储和获取方式。

    Python中常见的数据结构可以统称为容器。序列(如列表和元组)、映射(如字典)以及集合(set)是三类主要的容器。线性数据结构分类:栈(stack)--*后出、

    队列(queue)-*先出、双端队列(deque)、链表(LinkedList)。 常见的数据类型又分为:数字、字符串、元组、列表、字典、集合。

    Graphs

    数学和计算机科学中的图是由节点组成的网络,节点也称为顶点,它们可以相互连接,也可以不相互连接。 连接两个节点的线或路径称为边。

    如果边缘具有特定的流动方向,那么它是有向图,方向边缘被称为弧。 否则,如果未指定方向,则该图形称为无向图。

    这可能听起来*理论化,当你深入挖掘时会变得相当复杂。 然而,图形是数据科学中特别重要的概念,通常用于模拟现实生活中的问题。

    社会网络,化学和生物学的分子研究,地图,推荐系统都依赖于图形和图形理论原理。

    字符串String

    String是字母,单词或其他字符的集合。 在Python中,您可以通过在一对单引号或双引号中包含一系列字符来创建字符串。

    例如:‘cake’,“cookie”等。您还可以对两个或多个字符串应用+操作来连接它们,就像下面的示例中一样:

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    元组Tuples

    元组是另一种标准序列数据类型。 元组和列表之间的区别在于元组是不可变的,这意味着一旦定义,您就无法删除,添加或编辑其中的任何值。

    这可能在您可能将控件传递给其他人但您不希望它们操纵集合中的数据但可能只是在数据副本中看到它们或单独执行操作的情况下有用。

    列表Lists

    Python中的列表用于存储同类项的集合。 这些是可变的,这意味着您可以在不改变其身份的情况下更改其内容。

    您可以通过方括号[和]来识别列表,其中包含以逗号分隔的元素。 列表内置于Python中:您无需单独调用它们。

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    字典Dictionary

    如果你想实现类似于电话簿的东西,字典是要使用的数据结构。 您之前看到的所有数据结构都不适用于电话簿。

    这是一本字典可以派上用场的时候。 字典由键值对组成。

    集合Sets

    集合是*对象的集合。 这些对于创建仅在数据集中包含*值的列表很有用。 它是一个无序的集合,但是一个可变的集合。

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  • java常见数据结构类型

    千次阅读 2018-09-30 15:35:34
    java常用的数据结构分为两类,分别实现了Collection接口和Map接口。 import java.util.Hashtable; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util....

    java常用的数据结构分为两类,分别实现了Collection接口和Map接口。

    import java.util.Hashtable;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.HashSet;
    import java.util.LinkedHashMap;
    import java.util.LinkedHashSet;
    import java.util.LinkedList;
    import java.util.Stack;
    import java.util.TreeMap;
    import java.util.TreeSet;
    import java.util.Vector;

    Collection:

    1. List(ArrayList,LinkedList(频繁插入删除的时候用),Vector,Stack)
    2. Set(HashSet(无序,根据hash查找Entry),TreeSet(需要排序时用),LinkedHashSet)

    Map:

    1. HashMap
    2. TreeMap(无序,根据key的哈希值查找Entry,concurrentHashMap(线程安全),LinkedHashMap(有序&&有序迭代的时候用),HashTable(线程安全))

     

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  • 第二章 常见数据结构 计算机与信息学院 林敏 Email:jsjxy_lm@126.com 第二章 常见数据结构 2.1数据类型与数据结构 2.1.1数据数据元素与数据类型 数据 数据元素 数据项 数据对象 数据类型 2.1.1数据数据元素与数据...
  • 常见数据结构

    2019-03-03 00:20:21
    常见数据结构 在计算机科学中,数据结构(英语:data structure)是计算机中存储、组织数据的方式。 数据结构意味着介面或封装:一个数据结构可被视为两个函数之间的介面,或者是由数据类型联合组成的存储内容的访问...

    常见数据结构

    在计算机科学中,数据结构(英语:data structure)是计算机中存储、组织数据的方式。 数据结构意味着介面或封装:一个数据结构可被视为两个函数之间的介面,或者是由数据类型联合组成的存储内容的访问方法封装。本文介绍一些常见的数据结构以及查询时间复杂度。

    数组

    • 所谓数组,是相同数据类型的元素按一定顺序排列的集合。
    • 特点: 长度固定,无法动态扩展,空间分配快,存在空间浪费,查询效率高。

    链表

    • 链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。
    • 特点:动态地进行存储分配,可以适应数据动态地增减的情况,且可以方便地插入、删除数据项。

    二叉树

    • 有一个ROOT节点
      • 每一次查询都需要从一个节点开始进行,如果是图类的数据结构,则起点是不固定的。
    • 一个节点有两个子节点
      • 与拥有多个子节点的树相比,两个子节点会让树变得更深,好处二叉排序树时会看到。
    • 父节点都有一个到子节点的引用(指针)
      • 有些时候,为了遍历方便,还需要一个从子节点到父节点的引用(指针)。

    二叉有序树

    • 左边的子节点上的数据一定比父节点的小。
    • 右边子节点一定比父节点的数据大。

    平衡二叉有序树

    • 一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1。
    • 左右两个子树都是一棵平衡二叉树。

    跳表(skiplist)

    • 由很多层结构组成
    • 每一层都是一个有序的链表。
    • 最底层(Level 1)的链表包含所有元素。
    • 如果一个元素出现在 Level i 的链表中,则它在 Level i 之下的链表也都会出现。
    • 每个节点包含两个指针,一个指向同一链表中的下一个元素,一个指向下面一层的元素。

    B 树

    • 保持数组大小不变,增加数组的个数。
    • 树高:一般来说,树的高度要比二叉平衡树低很多。
    • 数组:每一个node,都是一个“数组”。

    B+ 树

    • Branch节点不能直接查到数据后返回,数据必须读穿或写穿到leaf节点后才能返回。
    • 子叶节点的最后一个元素是到下一个leaf节点的指针。

    查询时间复杂度

    • 数组: 数组中第 n 个数据的时间花费是 O(1) 但是要在数组中查找一个指定的数据则是 O(N)。
    • 链表: 查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要 O(n) 的时间。
    • 二叉树:普通二叉树查询每个结点只需遍历一次,故时间复杂度为O (n)。
    • 二叉有序树: 因为有序,最好的情况是 O(logn),但是可能不平衡,最坏是 O(n)。
    • 平衡二叉有序树:O(logn)。
    • skiplist: O(logn)。
    • B树: O(logn), B 树相比于普通的平衡二叉树在于其节点是个数组,他的树高度比较低。
    • B+ 树:O(logn)B+ 树相比 B 树 在于Branch节点不能直接查到数据后返回,数据必须读穿或写穿到leaf节点后才能返回,子叶节点的最后一个元素是到下一个leaf节点的指针。这样的好处很好支持范围查询。
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  • ArrayList 是实现了基于动态数组的数据结构; LinkedList 基于连表的数据结构; 二者都可以存储对象的引用。对于随机访问get和set,ArrayList优于LinkedList,因为LinkedList要移动指针。 对于新增和删除操作add和...
  • 数组可以说是最基本最常见数据结构。数组一般用来存储相同类型的数据,可通过数组名和下标进行数据的访问和更新。数组中元素的存储是按照先后顺序进行的,同时在内存中也是按照这个顺序进行连续存放。数组相邻元素...
  • 1 向量(一维单类型数据) 1.1向量的创建c() a <- c(1, 2, 5, 3, -4) #创建double(数值型)向量 b <- c("one", "two", "million") #创建character(字符型)向量 c <- c(TRUE, T, FALSE, F) #创建logical(逻辑...
  • 本文详细罗列归纳了Python常见数据结构,并附以实例加以说明,相信对读者有一定的参考借鉴价值。 总体而言Python中常见的数据结构可以统称为容器(container)。而序列(如列表和元组)、映射(如字典)以及集合...
  • 算法常见数据结构

    2018-11-29 20:24:27
    常见数据结构 Array:数组 最简单而且应用最广泛的数据结构之一. 特性 使用连续的内存来存储,数组中的所有元素必须是相同的类型类型的衍生(同质数据结构),元素可以通过下标直接访问 LinkedList:链表,线性表的一种,...

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