京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python实现基本线性数据结构
数组的设计
数组设计之初是在形式上依赖内存分配而成的,所以必须在使用前预先请求空间。这使得数组有以下特性:
1、请求空间以后大小固定,不能再改变(数据溢出问题);
2、在内存中有空间连续性的表现,中间不会存在其他程序需要调用的数据,为此数组的专用内存空间;
3、在旧式编程语言中(如有中阶语言之称的C),程序不会对数组的操作做下界判断,也就有潜在的越界操作的风险(比如会把数据写在运行中程序需要调用的核心部分的内存上)。
因为简单数组强烈倚赖电脑硬件之内存,所以不适用于现代的程序设计。欲使用可变大小、硬件无关性的数据类型,Java等程序设计语言均提供了更高级的数据结构:ArrayList、Vector等动态数组。
Python的数组
从严格意义上来说:Python里没有严格意义上的数组。
List可以说是Python里的数组,下面这段代码是CPython的实现List的结构体:
typedef struct {
PyObject_VAR_HEAD
/* Vector of pointers to list elements. list[0] is ob_item[0], etc. */
PyObject **ob_item;
/* ob_item contains space for 'allocated' elements. The number
* currently in use is ob_size.
* Invariants:
* 0 <= ob_size <= allocated
* len(list) == ob_size
* ob_item == NULL implies ob_size == allocated == 0
* list.sort() temporarily sets allocated to -1 to detect mutations.
*
* Items must normally not be NULL, except during construction when
* the list is not yet visible outside the function that builds it.
*/
Py_ssize_t allocated;
} PyListObject;
当然,在Python里它就是数组。
后面的一些结构也将用List来实现。
堆栈
什么是堆栈
堆栈(英语:stack),也可直接称栈,在计算机科学中,是一种特殊的串列形式的数据结构,它的特殊之处在于只能允许在链接串列或阵列的一端(称为堆叠顶端指标,英语:top)进行加入资料(英语:push)和输出资料(英语:pop)的运算。另外堆叠也可以用一维阵列或连结串列的形式来完成。堆叠的另外一个相对的操作方式称为伫列。
由于堆叠数据结构只允许在一端进行操作,因而按照后进先出(LIFO, Last In First Out)的原理运作。
特点
1、先入后出,后入先出。
2、除头尾节点之外,每个元素有一个前驱,一个后继。
操作
从原理可知,对堆栈(栈)可以进行的操作有:
1、top() :获取堆栈顶端对象
2、push() :向栈里添加一个对象
3、pop() :从栈里推出一个对象
实现
class my_stack(object):
def __init__(self, value):
self.value = value
# 前驱
self.before = None
# 后继
self.behind = None
def __str__(self):
return str(self.value)
def top(stack):
if isinstance(stack, my_stack):
if stack.behind is not None:
return top(stack.behind)
else:
return stack
def push(stack, ele):
push_ele = my_stack(ele)
if isinstance(stack, my_stack):
stack_top = top(stack)
push_ele.before = stack_top
push_ele.before.behind = push_ele
else:
raise Exception('不要乱扔东西进来好么')
def pop(stack):
if isinstance(stack, my_stack):
stack_top = top(stack)
if stack_top.before is not None:
stack_top.before.behind = None
stack_top.behind = None
return stack_top
else:
print('已经是栈顶了')
队列
什么是队列
和堆栈类似,唯一的区别是队列只能在队头进行出队操作,所以队列是是先进先出(FIFO, First-In-First-Out)的线性表
特点
1、先入先出,后入后出
2、除尾节点外,每个节点有一个后继
3、(可选)除头节点外,每个节点有一个前驱
操作
1、push() :入队
2、pop() :出队
实现
普通队列
class MyQueue():
def __init__(self, value=None):
self.value = value
# 前驱
# self.before = None
# 后继
self.behind = None
def __str__(self):
if self.value is not None:
return str(self.value)
else:
return 'None'
def create_queue():
"""仅有队头"""
return MyQueue()
def last(queue):
if isinstance(queue, MyQueue):
if queue.behind is not None:
return last(queue.behind)
else:
return queue
def push(queue, ele):
if isinstance(queue, MyQueue):
last_queue = last(queue)
new_queue = MyQueue(ele)
last_queue.behind = new_queue
def pop(queue):
if queue.behind is not None:
get_queue = queue.behind
queue.behind = queue.behind.behind
return get_queue
else:
print('队列里已经没有元素了')
def print_queue(queue):
print(queue)
if queue.behind is not None:
print_queue(queue.behind)
链表
什么是链表
链表(Linked list)是一种常见的基础数据结构,是一种线性表,但是并不会按线性的顺序存储数据,而是在每一个节点里存到下一个节点的指针(Pointer)。由于不必须按顺序存储,链表在插入的时候可以达到O(1)的复杂度,比另一种线性表顺序表快得多,但是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,而顺序表相应的时间复杂度分别是O(logn)和O(1)。
特点
使用链表结构可以克服数组链表需要预先知道数据大小的缺点,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。但是链表失去了数组随机读取的优点,同时链表由于增加了结点的指针域,空间开销比较大。
操作
1、init() :初始化
2、insert() : 插入
3、trave() : 遍历
4、delete() : 删除
5、find() : 查找
实现
此处仅实现双向列表
class LinkedList():
def __init__(self, value=None):
self.value = value
# 前驱
self.before = None
# 后继
self.behind = None
def __str__(self):
if self.value is not None:
return str(self.value)
else:
return 'None'
def init():
return LinkedList('HEAD')
def delete(linked_list):
if isinstance(linked_list, LinkedList):
if linked_list.behind is not None:
delete(linked_list.behind)
linked_list.behind = None
linked_list.before = None
linked_list.value = None
总结
以上就是利用Python实现基本线性数据结构的全部内容
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15