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算法数据结构02 /常用数据结构
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互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了算法数据结构02 /常用数据结构，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含9790字，纯文字阅读大概需要14分钟。
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2算法数据结构02 /常用数据结构
1. 栈
特性：先进后出的数据结构，有栈顶和栈尾
应用场景：每个 web 浏览器都有一个返回按钮。浏览网页时，这些网页被放置在一个栈中（实际是网页的网址）。现在查看的网页在顶部，第一个查看的网页在底部。如果按‘返回’按钮，将按相反的顺序浏览刚才的页面。
栈的方法：
Stack()：创建一个空的新栈。 它不需要参数，并返回一个空栈。 push(item)：将一个新项添加到栈的顶部。它需要 item 做参数并不返回任何内容。 pop()：从栈中删除顶部项。它不需要参数并返回 item 。栈被修改。 peek()：从栈返回顶部项，但不会删除它。不需要参数。 不修改栈。 isEmpty()：测试栈是否为空。不需要参数，并返回布尔值。 size()：返回栈中的 item 数量。不需要参数，并返回一个整数。列表实现一个栈
class Stack(): def __init__(self): self.items = [] def push(self,item): """ 栈顶添加 """ self.items.append(item) def pop(self): """ 栈顶删除 """ return self.items.pop() def peek(self): """ 查看栈顶元素 """ return self.items[-1] def isEmpty(self): """ 查看栈是否为空 """ return self.items == [] def size(self): """ 查看栈中元素个数 """ return len(self.items)
2. 队列
特性：先进先出的数据结构
应用场景：计算机实验室有 30 台计算机与一台打印机联网。当学生想要打印时，他们的打印任务与正在等待的所有其他打印任务“一致”。第一个进入的任务是先完成。如果你是最后一个，你必须等待你前面的所有其他任务打印
队列的方法：
Queue()：创建一个空的新队列。 它不需要参数，并返回一个空队列。 enqueue(item)：将新项添加到队尾。 它需要 item 作为参数，并不返回任何内容。 dequeue()：从队首移除项。它不需要参数并返回 item。 队列被修改。 isEmpty()：查看队列是否为空。它不需要参数，并返回布尔值。 size()：返回队列中的项数。它不需要参数，并返回一个整数。列表实现一个队列
class Queue(): def __init__(self): self.items = [] def enqueue(self,item): """ 队列尾部添加元素 """ self.items.insert(0,item) def dequeue(self): """ 删除队列头部的元素 """ return self.items.pop() def isEmpty(self): """ 查看队列是否为空 """ return self.items == [] def size(self): """ 查看队列中元素的个数 """ return len(self.items)队列应用示例：
烫手的山芋 1.烫手山芋游戏介绍： 6个孩子围城一个圈，排列顺序孩子们自己指定。第一个孩子手里有一个烫手的山芋，需要在计时器计时1秒后将山芋传递给下一个孩子，依次类推。规则是，在计时器每计时7秒时，手里有山芋的孩子退出游戏。该游戏直到剩下一个孩子时结束，最后剩下的孩子获胜。请使用队列实现该游戏策略，排在第几个位置最终会获胜。 2.提取有价值的信息： 计时1s的时候山芋在第一个孩子手里面 山芋会被1s传递一次 7秒钟山芋被传递了6次 准则：保证第一个（队头）孩子手里面永远要有山芋，山芋不动、人动kids = ['A','B','C','D','E','F'] q = Queue() for kid in kids: q.enqueue(kid) while q.size() > 1: # 当队列中孩子的个数大于1游戏继续否则游戏结束 for i in range(1,7): # 山芋传递的次数 kid = q.dequeue() # 对头元素出队列再入队列 q.enqueue(kid) q.dequeue() # 一轮游戏结束后，将对头孩子淘汰（对头孩子手里永远有山芋） print(q.dequeue())
3. 双端队列
特性：同队列相比，有两个头部和尾部。可以在双端进行数据的插入和删除，提供了单数据结构中栈和队列的特性
双端队列的方法：
Deque()：创建一个空的新 deque。它不需要参数，并返回空的 deque。 addFront(item)：将一个新项添加到 deque 的首部。它需要 item 参数 并不返回任何内容。 addRear(item)：将一个新项添加到 deque 的尾部。它需要 item 参数并不返回任何内容。 removeFront()：从 deque 中删除首项。它不需要参数并返回 item。deque 被修改。 removeRear()：从 deque 中删除尾项。它不需要参数并返回 item。deque 被修改。 isEmpty()：测试 deque 是否为空。它不需要参数，并返回布尔值。 size()：返回 deque 中的项数。它不需要参数，并返回一个整数。列表实现双端队列
class Deque: def __init__(self): self.items = [] def addFront(self,item): """ 双端队列头部添加 """ self.items.insert(0,item) def addRear(self,item): """ 双端队列尾部添加 """ self.items.append(item) def removeFront(self): """ 双端队列头部删除 """ return self.items.pop(0) def removeRear(self): """ 双端队列尾部删除 """ return self.items.pop() def isEmpty(self): """ 查看双端队列是否为空 """ return self.items == [] def size(self): """ 查看双端队列元素的个数 """ return len(self.items)双端队列应用示例：判断一个字符串是否是回文
deque = Deque() def huiwen(s): for i in s: deque.addFront(i) while deque.size() > 1: if deque.removeRear() != deque.removeFront(): print('不是回文') return print('是回文') huiwen('12321')
4. 内存相关
形象化理解内存（内存的大小和地址）
1.开辟好的内存空间会有两个默认的属性：大小，地址 2.大小：衡量该块内存能够存储数据的大小 - bit(位)：只可以存放一位二进制的数 - byte（字节）：8bit - kb:1024byte - 10Mb:10*1024*1024*8 - 作用：可以衡量该内存存储数据大小的范围 3.地址：16进制的数表示 - 作用：定位内存空间的位置 - 变量/引用：内存空间的地址变量的概念
1.引用==变量，变量就是我们为存储数据单独开辟的内存空间。 2.理解a=10的内存图（指向） 如果一个变量表示的是某一块内存空间的地址，则该变量指向该块内存空间。 如果一个变量指向了某一块内存空间，则该变量就可以代替/表示这块内存中存储的数值不同数据占用内存空间的大小
整数：4字节 浮点型：float：4字节,double：8字节 字符型（char）：1字节
5. 顺序表
顺序表的结构可以分为两种形式：单数据类型和多数据类型；python中的列表和元组就属于多数据类型的顺序表
单数据类型顺序表的内存图（内存连续开启），以数组为例：
多数据类型顺序表的内存图（内存非连续开辟），以列表为例：
顺序表的弊端
顺序表的结构需要预先知道数据大小来申请连续的存储空间，而在进行扩充时又需要进行数据的搬迁。
6. 链表
链表简述：
1.链表（Linked list）是一种常见的基础数据结构，是一种线性表，但是不像顺序表一样连续存储数据，而是每一个结点（数据存储单元）里存放下一个结点的信息（即地址）
2.相对于顺序表，链表结构可以充分利用计算机内存空间，实现灵活的内存动态管理且进行扩充时不需要进行数据搬迁。
链表的方法：
is_empty()：链表是否为空 length()：链表长度 travel()：遍历整个链表 add(item)：链表头部添加元素 append(item)：链表尾部添加元素 insert(pos, item)：指定位置添加元素 remove(item)：删除节点 search(item)：查找节点是否存在代码实现
class Node(): """ 初始化一个节点 """ def __init__(self,item): self.item = item # 存储数值数据 self.next = None # 存储下一个节点的地址 class Link(): """ 构建一个空链表 """ def __init__(self)： self._head = None # _head要指向第一个节点，如果没有节点则指向None def add(self,item): """ 链表头部添加元素 """ node = Node(item) # 1.创建一个新节点 node.next = self._head # 2.将创建新节点的next指向，指向原来的第一个节点 self._head = node # 3.将链表的_head指向新创建的节点 def travel(self): """ 遍历链表 """ # 在非空的链表中head永远要指向第一个节点的地址，永远不要修改它的指向，否则会造成数据的丢失 cur = self.__head while cur: print(cur.item) cur = cur.next def is_empty(self): """ 判断链表是否为空 """ return self._head == [] def length(self): """ 查看链表的长度 """ count = 0 # 记录节点的个数 cur = self.__head while cur: count += 1 cur = cur.next return count def append(self,item): """ 在链表的尾部添加元素 """ node = Node(item) cur = self._head # 当前结点 pre = None # 指向cur的前一个节点 if self._head = None: # 如果链表为空则需要单独处理 self._head = node return while cur: pre = cur cur = cur.next # 循环结束之后cur指向了None，pre指向了最后一个节点 pre.next = node def search(self,item): """ 在链表中查找元素 """ cur = self._head find = False while cur: if cur.item == item: find = True break else: cur = cur.next return find def insert(self,pos,item): """ 在链表中插入元素 """ node = Node(item) cur = self._head pre = None # 如果插入的位置大于链表的长度，则默认插入到尾部 if pos > self.items.length()-1: self.append(item) return for i in range(pos): pre = cur cur = cur.next pre.next = node node.next = cur def remove(self,item): """ 移除指定的元素 """ cur = self._head pre = None if item == cur.item: self._head = cur.next return while cur: if cur.item != item: pre = cur cur = cur.next else: break pre.next = cur.next链表结构内存图：
链表头部添加（add）内存图：
链表插入（insert）内存图：
7. 二叉树
二叉树概述：
二叉树组成：根节点，叶子节点
2.子树:左右叶子节点都有就是完整子树、只有单个的节点的就是不完整的子树
3.结论：
- 一个子树最少要包含一个根节点
- 一个完整的二叉树是由多个子树构成
- 一个子树的子节点也可以表示另一个子树的根节点
二叉树的遍历
广度遍历：逐层遍历 深度遍历：纵向遍历，前中后表示的是子树种根节点的位置 一定要基于子树去遍历 前序遍历：根左右 中序遍历：左根右 后序遍历：左右根 为什么用深度遍历：要结合排序二叉树一起使用，深度遍历可以帮我们二叉树进行排序。普通二叉树实现：
class Node(): def __init__(self,item): self.item = item self.left = None self.right = None class Tree(): # 构建一棵空树 def __init__(self): self.root = None def add(self,item): """ 插入节点 """ if self.root == None: # 向空树中插入第一个节点 node = Node(item) self.root = node return else: # 向非空的二叉树中插入一个节点 node = Node(item) cur = self.root # 防止根节点指向改变 queue = [cur] while queue: root = queue.pop(0) if root.left != None: queue.append(root.left) else: root.left = node break if root.right != None: queue.append(root.right) else: root.right = node break # 广度遍历 def travel(self): """ 遍历二叉树 """ cur = self.root queue = [cur] if self.root == None: print('') return while queue: root = queue.pop(0) print(root.item) if root.left != None: queue.append(root.left) if root.right != None: queue.append(root.right) # 深度遍历 def forward(self,root): """ 前序遍历 """ if root == None: return print(root.item) self.forward(root.left) self.forward(root.right) def middle(self,root): """ 中序遍历 """ if root == None: return self.middle(root.left) print(root.item) self.middle(root.right) def back(self,root): """ 后序遍历 """ if root == None: return self.back(root.left) self.back(root.right) print(root.item)排序二叉树实现：
# 排序二叉树 class SortTree(): def __init__(self): self.root = None def add(self,item): node = Node(item) cur = self.root if self.root == None: self.root = node return while True: # 插入节点的值小于根节点的值，往根节点左侧插 if node.item < cur.item: if cur.left == None: cur.left = node break else: cur = cur.left else: # 插入节点的值大于根节点，往根节点右侧插 if cur.right == None: cur.right = node break else: cur = cur.right def middle(self,root): """ 中序遍历 """ if root == None: return self.middle(root.left) print(root.item) self.middle(root.right)tree = SortTree() alist = [3,8,4,6,7,8] for i in alist: tree.add(i) tree.middle(tree.root)
内容总结
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来源：【匿名】