Структуры данных и алгоритмы, которые должен знать каждый программист на Python (Часть I)

Для решения реальных проблем в кодировании каждый ищет эффективность во время выполнения, а также эффективность использования ресурсов.

Структура данных - это формат организации, управления и хранения данных, обеспечивающий эффективный доступ и изменение. Знание, какие структуры данных будут использоваться для решения текущей проблемы, увеличит время выполнения и эффективность использования ресурсов. По этой причине все ведущие отрасли и компании ищут людей, хорошо разбирающихся в структурах данных.

Вот что мы рассмотрим сегодня:

• Список
• Кортежи
• Наборы
• Словари

Структуры данных в Python представляют собой модифицированные формы базовых структур данных, которые используют встроенные структуры в качестве своей основы, а именно:

• Список: это структура данных в виде массива, которая позволяет нам сохранять изменяемые объекты данных того же типа, что и переменная. Они объявлены в пределах [].

List = ["car", "bike", "auto"]

• Кортежи: кортежи - это неизменяемые списки, что означает, что после ввода данных их нельзя изменить. Они объявлены внутри ().

Tuple = ("car", "bike", "auto")

• Наборы: наборы - это неупорядоченные коллекции объектов данных, объявленных в {}.

Set = {"car", "bike", "auto"}

• Словари. Подобно хэш-картам на других языках, словарь представляет собой набор пар "ключ-значение", объявленных в {}.

Dictionary = { "brand":"Ford" , "model":"Mustang", "year": 2000 }

Теперь давайте рассмотрим их по очереди.

Массивы (списки) в Python:

Python не имеет встроенного типа массива, но вы можете использовать списки для всех тех же задач. Массив - это набор значений одного типа под одним именем.

В отличие от статических массивов в языке программирования Java, массивы в Python можно автоматически увеличивать или уменьшать путем добавления или удаления элементов. Список имеет множество функций. Вот некоторые из них:

• len(): эта функция дает длину списка (массива).
• append(element), insert(index, element), old_list.extend(new_list): эти функции используются для вставки элемента в список. Функция append добавляет элемент к последней позиции списка, функция insert добавляет элемент к предоставленному индексу, а функция extend добавляет новый список к существующему старому списку или наоборот.
• remove(element), pop(index), del list[index] or del list, list.clear(): эти функции используются для удаления определенных элементов списка или самого списка. Функция remove удаляет указанный элемент из списка. Функция pop удаляет элемент из указанного индекса, а функция del удаляет данный элемент или сам список. Функция clear немного отличается: эта функция очищает все элементы в списке, но сохраняет список нетронутым без каких-либо элементов.
• list.sort(), list.sort(reverse=True): эти функции могут использоваться для сортировки данного списка в возрастающем или убывающем порядке.
• list.copy(): Эта функция создает копию списка в этот момент времени.

Самая интересная вещь в списках Python - это понимание списков. Он предлагает более короткий синтаксис для создания нового списка на основе существующего списка или полностью нового списка. Вот пример

number_list = [ x for x in range(20) if x % 2 == 0]
# This list will contain a list of even numbers starting from 0 upto 20

Кортежи в Python:

Кортежи - это в основном неизменяемые списки. Они указаны в круглых скобках (). Функциональные возможности кортежей следующие:

• len(): Эта функция дает длину структуры данных.
• Для доступа к элементам кортежа мы используем индексирование кортежа, которое может быть tuple[1] или tuple[-1] для последнего элемента и диапазона индексов, а именно tuple[1:3].
• Обновление кортежа невозможно, поскольку они неизменяемы, но есть обходной путь: преобразование кортежа в список, изменение списка и последующее преобразование его обратно в кортеж.
• Мы можем объединить 2 кортежа, чтобы создать новый кортеж, используя оператор +.

tuple1 = ("a","b","c")
tuple2 = (1, 2, 3)
tuple3 = tuple1 + tuple2

• tuple.count(element): эта функция возвращает количество раз, когда указанное значение встречается в кортеже.
• tuple.index(element): эта функция ищет в кортеже указанное значение и возвращает положение, в котором оно было найдено.

Наборы в Python:

Набор - это неупорядоченный и неиндексированный набор объектов данных. Заявлено в {}. Функциональные возможности следующие:

• len(): Эта функция дает длину структуры данных.
• set.add(element): Эта функция добавляет элемент в набор.
• oldset.update(newset): Эта функция добавляет новый набор к существующему старому набору.
• set.remove(element), set.discard(element), set.pop(): эти функции могут использоваться для удаления элемента из набора.
• set1.difference(set2): эта функция возвращает разницу двух наборов.
• set1.intersection(set2): эта функция возвращает пересечение двух множеств.
• set1.union(set2): эта функция возвращает объединение двух наборов.
• set1.symmetric_difference(set2): эта функция возвращает симметричную_разность двух наборов.
• set1.isdisjoint(set2), set1.issubset(set2), set1.issuperset(set2): эти функции возвращают True или False в зависимости от условия, которое они проверяют.

Словари на Python:

Словарь - это набор объектов данных, хранящихся в виде пар ключ-значение. Они упорядочены и изменяемы. Они заявлены {}.

Функциональные возможности словарей следующие:

• len(): Эта функция дает длину структуры данных.
• dictionary.copy(): эта функция возвращает копию словаря.
• dictionary.fromkeys(keys, value): эта функция возвращает словарь заданных ключей со значением value.
• dictionary.get(key), dictionary.items(): эти функции возвращают значение указанного ключа и список, содержащий кортежи пар ключ-значение.
• dictionary.pop(key), dictionary.popitem(): эти функции удаляют элемент из словаря на основе ключа или последней пары ключ-значение.
• dictionary.values(): эта функция возвращает все значения словаря.

Вот и все, ребята для этой части поста. Вернитесь позже, чтобы узнать больше о Python. Мир снаружи.

Скоро вторая часть этого поста!

Читайте вторую часть ЗДЕСЬ.

Ссылки:

Больше контента на plainenglish.io