【Python基礎(chǔ)】盤點(diǎn) Python 10 大常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（下篇）

學(xué)習(xí)目的

這個專題，盡量使用最精簡的文字，借助典型案例盤點(diǎn)Python常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

如果你還處于Python入門階段，通常只需掌握list、tuple、set、dict這類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，做到靈活使用即可。

然而，隨著學(xué)習(xí)的深入，平時遇到實際場景變復(fù)雜，很有必要去了解Python內(nèi)置的更加強(qiáng)大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)deque、heapq、Counter、OrderedDict、defaultDict、ChainMap，掌握它們，往往能讓你少寫一些代碼且能更加高效的實現(xiàn)功能。

學(xué)習(xí)目標(biāo)

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)第一階段：掌握它們的基本用法，使用它們解決一些基本問題；

學(xué)習(xí)第二階段：知道何種場景選用哪種最恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，去解決題問題；

學(xué)習(xí)第三階段：了解內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的背后源碼實現(xiàn)，與《算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》這門學(xué)問里的知識聯(lián)系起來，打通任督二脈。

下面根據(jù)定義的這三個階段，總結(jié)以下10種最常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

1 list

基本用法 廢話不多說，在前面單獨(dú)有一個專題詳述了list的使用。

使用場景 list 使用在需要查詢、修改的場景，極不擅長需要頻繁插入、刪除元素的場景。

實現(xiàn)原理 list對應(yīng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的線性表，列表長度在初始狀態(tài)時無需指定，當(dāng)插入元素超過初始長度后再啟動動態(tài)擴(kuò)容，刪除時尤其位于列表開始處元素，時間復(fù)雜度為O(n)

2 tuple

元組是一類不允許添加刪除元素的特殊列表，也就是一旦創(chuàng)建后續(xù)決不允許增加、刪除、修改。

基本用法 元組大量使用在打包和解包處，如函數(shù)有多個返回值時打包為一個元組，賦值到等號左側(cè)變量時解包。

In?[22]:?t=1,2,3?????????????????????????????????????????
In?[23]:?type(t)??????????????????????????????
Out[23]:?tuple

實際創(chuàng)建一個元組實例

使用場景 如果非常確定你的對象后面不會被修改，則可以大膽使用元組。為什么？因為相比于list, tuple實例更加節(jié)省內(nèi)存，這點(diǎn)尤其重要。

In?[24]:?from?sys?import?getsizeof??????????????????????????????????????????????

In?[25]:?getsizeof(list())??????????????????????????????????????????????????????
Out[25]:?72?#?一個list實例占用72個字節(jié)

In?[26]:?getsizeof(tuple())?????????????????????????????????????????????????????
Out[26]:?56?#?一個tuple實例占用56個字節(jié)

所以創(chuàng)建100個實例，tuple能節(jié)省1K多字節(jié)。

3 set

基本用法 set是一種里面不能含有重復(fù)元素的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這種特性天然的使用于列表的去重。

In?[27]:?a=[3,2,5,2,5,3]????????????????????????????????????????????????????????

In?[28]:?set(a)?????????????????????????????????????????????????????????????????
Out[28]:?{2,?3,?5}

除此之外，還有知道set結(jié)構(gòu)可用于兩個set實例的求交集、并集、差集等操作。

In?[29]:?a?=?{2,3,5}????????????????????????????????????????????????????????????

In?[30]:?b?=?{3,4,6,2}??????????????????????????????????????????????????????????

In?[31]:?a.intersection(b)?#?求交集??????????????????????????????????????????????????????
Out[31]:?{2,?3}

使用場景 如果只是想緩存某些元素值，且要求元素值不能重復(fù)時，適合選用此結(jié)構(gòu)。并且set內(nèi)允許增刪元素，且效率很高。

實現(xiàn)原理 set在內(nèi)部將值哈希為索引，然后按照索引去獲取數(shù)據(jù)，因此刪除、增加、查詢元素效果都很高。

4 dict

基本用法 dict 是Python中使用最頻繁的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一，字典創(chuàng)建由通過dict函數(shù)、{}寫法、字典生成式等，增刪查元素效率都很高。

d?=?{'a':1,'b':2}?#?{}創(chuàng)建字典

#?列表生成式
In?[38]:?d?=?{a:b?for?a,b?in?zip(['a','b'],[1,2])}??????????????????????????????
In?[39]:?d??????????????????????????????????????????????????????????????????????
Out[39]:?{'a':?1,?'b':?2}

使用場景 字典尤其適合在查詢多的場景，時間復(fù)雜度為O(1). 如leetcode第一題求解兩數(shù)之和時，就會使用到dict的O(1)查詢時間復(fù)雜度。

同時，Python類中屬性值等信息也都是緩存在__dict__這個字典型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。

但是值得注意，dict占用字節(jié)數(shù)是list、tuple的3、4倍，因此對內(nèi)存要求苛刻的場景要慎重考慮。

In?[40]:?getsizeof(dict())??????????????????????????????????????????????????????
Out[40]:?248

實現(xiàn)原理 字典是一種哈希表，同時保存了鍵值對。

以上4種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相信大家都已經(jīng)比較熟悉，因此我言簡意賅的介紹一遍。接下來再詳細(xì)的介紹下面6種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及各自使用場景，會列舉更多的例子。

5 deque

基本用法 deque 雙端隊列，基于list優(yōu)化了列表兩端的增刪數(shù)據(jù)操作?；居梅ǎ?/p>

from?collections?import?deque

In?[3]:?d?=?deque([3,2,4,0])????????????????????????????????????????????????????

In?[4]:?d.popleft()?#?左側(cè)移除元素，O(1)時間復(fù)雜度????????????????????????????????????????????????????????????
Out[4]:?3

In?[5]:?d.appendleft(3)?#?左側(cè)添加元素，O(1)時間復(fù)雜度???????????????????????????????????????????????????????

In?[6]:?d???????????????????????????????????????????????????????????????????????
Out[6]:?deque([3,?2,?4,?0])

使用場景 list左側(cè)添加刪除元素的時間復(fù)雜度都為O(n)，所以在Python模擬隊列時切忌使用list，相反使用deque雙端隊列非常適合頻繁在列表兩端操作的場景。但是，加強(qiáng)版的deque犧牲了空間復(fù)雜度，所以嵌套deque就要仔細(xì)trade-off:

In?[9]:?sys.getsizeof(deque())??????????????????????????????????????????????????
Out[9]:?640

In?[10]:?sys.getsizeof(list())??????????????????????????????????????????????????
Out[10]:?72

實現(xiàn)原理 cpython實現(xiàn)deque使用默認(rèn)長度64的數(shù)組，每次從左側(cè)移除1個元素，leftindex加1，如果超過64釋放原來的內(nèi)存塊，再重新申請64長度的數(shù)組，并使用雙端鏈表block管理內(nèi)存塊。

6 Counter

基本用法 Counter一種繼承于dict用于統(tǒng)計元素個數(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也稱為bag 或 multiset. 基本用法：

from?collections?import?Counter
In?[14]:?c?=?Counter([1,3,2,3,4,2,2])?#?統(tǒng)計每個元素的出現(xiàn)次數(shù)
In?[17]:?c??????????????????????????????????????????????????????????????????????
Out[17]:?Counter({1:?1,?3:?2,?2:?3,?4:?1})

#?除此之外，還可以統(tǒng)計最常見的項
#?如統(tǒng)計第1最常見的項，返回元素及其次數(shù)的元組
In?[16]:?c.most_common(1)???????????????????????????????????????????????????????
Out[16]:?[(2,?3)]

使用場景 基本的dict能解決的問題就不要用Counter，但如遇到統(tǒng)計元素出現(xiàn)頻次的場景，就不要自己去用dict實現(xiàn)了，果斷選用Counter.

需要注意，Counter統(tǒng)計的元素要求可哈希(hashable)，換句話說如果統(tǒng)計list的出現(xiàn)次數(shù)就不可行，不過list轉(zhuǎn)化為tuple不就可哈希了嗎.

實現(xiàn)原理 Counter實現(xiàn)基于dict，它將元素存儲于keys上，出現(xiàn)次數(shù)為values.

7 OrderedDict

基本用法 繼承于dict，能確保keys值按照順序取出來的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，基本用法：

In?[25]:?from?collections?import?OrderedDict????????????????????????????????????

In?[26]:?od?=?OrderedDict({'c':3,'a':1,'b':2})??????????????????????????????????

In?[27]:?for?k,v?in?od.items():?
????...:?????print(k,v)?
????...:????????????????????????????????????????????????????????????????????????
c?3
a?1
b?2

使用場景 基本的dict無法保證順序，keys映射為哈希值，而此值不是按照順序存儲在散列表中的。所以遇到要確保字典keys有序場景，就要使用OrderedDict.

實現(xiàn)原理 你一定會好奇OrderedDict如何確保keys順序的，翻看cpython看到它里面維護(hù)著一個雙向鏈表self.__root，它維護(hù)著keys的順序。既然使用雙向鏈表，細(xì)心的讀者可能會有疑問：刪除鍵值對如何保證O(1)時間完成？

cpython使用空間換取時間的做法，內(nèi)部維護(hù)一個self.__map字典，鍵為key，值為指向雙向鏈表節(jié)點(diǎn)的link. 這樣在刪除某個鍵值對時，通過__map在O(1)內(nèi)找到link，然后O(1)內(nèi)從雙向鏈表__root中摘除。

8 heapq

基本用法 基于list優(yōu)化的一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：堆隊列，也稱為優(yōu)先隊列。堆隊列特點(diǎn)在于最小的元素總是在根結(jié)點(diǎn)：heap[0] 基本用法：

import?heapq
In?[41]:?a?=?[3,1,4,5,2,1]??????????????????????????????????????????????????????

In?[42]:?heapq.heapify(a)?#?對a建堆，建堆后完成對a的就地排序
In?[43]:?a[0]?#?a[0]一定是最小元素
In?[44]:?a
Out[44]:?[1,?1,?3,?5,?2,?4]

In?[46]:?heapq.nlargest(3,a)?#?a的前3個最大元素????????????????????????????????????????????????????
Out[46]:?[5,?4,?3]

In?[47]:?heapq.nsmallest(3,a)?#?a的前3個最小元素??????????????????????????????????????????????????
Out[47]:?[1,?1,?2]

使用場景 如果想要統(tǒng)計list中前幾個最小(大)元素，那么使用heapq很方便，同時它還提供合并多個有序小list為大list的功能。

基本原理 堆是一個二叉樹，它的每個父節(jié)點(diǎn)的值都只會小于或大于所有孩子節(jié)點(diǎn)（的值），原理與堆排序極為相似。

9 defaultdict

基本用法 defaultdict是一種帶有默認(rèn)工廠的dict，如果對設(shè)計模式不很了解的讀者可能會很疑惑工廠這個詞，準(zhǔn)確來說工廠全稱為對象工廠。下面體會它的基本用法。

基本dict鍵的值沒有一個默認(rèn)數(shù)據(jù)類型，如果值為list，必須要手動創(chuàng)建：

words=['book','nice','great','book']
d?=?{}
for?i,word?in?enumerate(words):
????if?word?in?d:
????????d[word].append(i)
????else:
????????d[word]=[i]?#?顯示的創(chuàng)建一個list

但是使用defaultdict：

from?collections?import?defaultdict
d?=?defaultdict(list)?#?創(chuàng)建字典值默認(rèn)為list的字典
for?i,word?in?enumerate(words):
????d[word]?=?i?

省去一層if邏輯判斷，代碼更加清晰。上面defaultdict(list)這行代碼默認(rèn)創(chuàng)建值為list的字典，還可以構(gòu)造defaultdict(set), defaultdict(dict)等等，這種模式就是對象工廠，工廠里能制造各種對象：list,set,dict...

使用場景 上面已經(jīng)說的很清楚，適用于鍵的值必須指定一個默認(rèn)值的場景，如鍵的值為list,set,dict等。

實現(xiàn)原理 基本原理就是調(diào)用工廠函數(shù)去提供缺失的鍵的值。后面設(shè)計模式專題再詳細(xì)探討。

10 ChainMap

基本用法 如果有多個dict想要合并為一個大dict，那么ChainMap將是你的選擇，它的方便性體現(xiàn)在同步更改。具體來看例子：

In?[55]:?from?collections?import?ChainMap???????????????????????????????????????

In?[56]:?d1?=?{'a':1,'c':3,'b':2}???????????????????????????????????????????????

In?[57]:?d2?=?{'d':1,'e':5}?????????????????????????????????????????????????????

In?[58]:?dm?=?ChainMap(d1,d2)???????????????????????????????????????????????????

In?[59]:?dm?????????????????????????????????????????????????????????????????????
Out[59]:?ChainMap({'a':?1,?'c':?3,?'b':?2},?{'d':?1,?'e':?5})

ChainMap后返回一個大dict視圖，如果修改其對應(yīng)鍵值對，原小dict也會改變：

In?[86]:?dm.maps??#?返回一個字典list???????????????????????????????????????????????????????????????
Out[86]:?[{'a':?2,?'c':?3,?'b':?2,?'d':?10},?{'d':?1,?'e':?5}]

In?[87]:?dm.maps[0]['d']=20???#?修改第一個dict的鍵等于'd'的值為20???????????????????????????????????????????????????

In?[88]:?dm?????????????????????????????????????????????????????????????????????
Out[88]:?ChainMap({'a':?2,?'c':?3,?'b':?2,?'d':?20},?{'d':?1,?'e':?5})

In?[89]:?d1?#?原小dict的鍵值變?yōu)?0????????????????????????????????????????????????????????????????????
Out[89]:?{'a':?2,?'c':?3,?'b':?2,?'d':?20}

使用場景 ?具體使用場景是我們有多個字典或者映射，想把它們合并成為一個單獨(dú)的映射，有讀者可能說可以用update進(jìn)行合并，這樣做的問題就是新建了一個內(nèi)存結(jié)構(gòu)，除了浪費(fèi)空間外，還有一個缺點(diǎn)就是我們對新字典的更改不會同步到原字典上。

實現(xiàn)原理 通過maps便能觀察出ChainMap聯(lián)合多個小dict裝入list中，實際確實也是這樣實現(xiàn)的，內(nèi)部維護(hù)一個lis實例，其元素為小dict.