Python的高级数据结构 python常见数据结构

Python 列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dict）、集合（Set）的深入使用

列表（List）

列表是Python中最常用的数据结构之一，它是一个有序的元素集合。列表中的元素可以重复，且支持动态增减元素。

**深入使用示例**：

- 列表推导式：用于简洁地创建列表。

```python

squares = [x**2 for x in range(10)] # 创建0到9的平方列表

```

- 列表排序：使用`sort()`方法或内置函数`sorted()`。

```python

my_list = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]

my_list.sort() # 直接修改列表

sorted_list = sorted(my_list) # 返回新列表，原列表不变

```

- 列表切片：用于访问列表的子集。

```python

my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

print(my_list[1:3]) # 输出: ['b', 'c']

```

元组（Tuple）

元组与列表相似，但它是一个不可变序列。一旦创建，就不能更改其元素。

**深入使用示例：**

- 元组主要用于存储不应该被修改的数据集合，例如坐标点或数据库记录。

```python

point = (1, 2)

```

- 元组解包：将元组的元素分别赋值给多个变量。

```python

a, b = (1, 2)

```

字典（Dict）

字典是Python中用于存储键值对（key-value pairs）的内置数据结构。字典是无序的，每个键都是唯一的。

**深入使用示例：**

- 字典推导式：用于简洁地创建字典。

```python

squared_dict = {x: x**2 for x in range(6)} # 创建0到5的平方字典

```

- 访问字典项：使用键来访问或修改值。

```python

my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 30}

print(my_dict['name']) # 输出: Alice

```

- `.get()`方法：安全地访问字典项，如果键不存在则返回`None`（或指定的默认值）。

```python

print(my_dict.get('city', 'Unknown')) # 输出: Unknown

```

集合（Set）

集合是一个无序的、不包含重复元素的数据结构。主要用于成员测试和数学集合操作（如并集、交集、差集和对称差集）。

**深入使用示例**：

- 集合操作：使用`|`、`&`、`-`、`^`进行并集、交集、差集和对称差集操作。

```python

set1 = {1, 2, 3}

set2 = {2, 3, 4}

print(set1 | set2) # 输出: {1, 2, 3, 4}

print(set1 & set2) # 输出: {2, 3}

print(set1 - set2) # 输出: {1}

print(set1 ^ set2) # 输出: {1, 4}

```

- `.add()`和`.remove()`方法：向集合中添加或删除元素。

```python

my_set = {1, 2, 3}

my_set.add(4)

my_set.remove(2)

```

迭代器与生成器

迭代器

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

**使用示例**：

```python

it = iter([1, 2, 3, 4])

print(next(it)) # 1

print(next(it)) # 2

```

生成器

生成器是一种特殊的迭代器，使用`yield`语句。它允许你定义一个函数，该函数可以记住上一次返回时在函数体中的位置。当函数的迭代继续时，它会从上次离开的位置开始执行。

**使用示例**：

```python

def my_generator():

yield 1

yield 2

yield