Python数据结构

这是一篇关于Python数据结构的思维导图，主要内容包括：基本数据类型，集合类型，迭代器和生成器，高级数据结构，数据结构的性能考量，数据结构的应用实例。

Python数据结构

• 基本数据类型
  • 数字类型
    • 整型（int）
      • 用于表示整数，如1, 2, 100等
      • 支持算术运算：加（+）、减（-）、乘（*）、除（/）、整除（//）、取余（%）、幂运算（**）
    • 浮点型（float）
      • 用于表示小数，如1.23, 3.14159等
      • 支持与整型相同的算术运算
    • 复数类型（complex）
      • 用于表示复数，如1+2j
      • 包含实部和虚部，虚部以j或J结尾
  • 布尔类型（bool）
    • 表示逻辑值，True或False
    • 可以进行逻辑运算：与（and）、或（or）、非（not）
  • 字符串类型（str）
    • 用于表示文本数据，如"hello", "123"等
    • 支持字符串操作：连接（+）、重复（*）、切片、索引等
    • 包含多种内置方法，如upper(), lower(), replace()等
• 集合类型
  • 列表（list）
    • 有序集合，可以包含任意类型的数据
    • 支持索引、切片、追加（append）、插入（insert）、删除（remove）、排序（sort）等操作
    • 列表推导式提供了一种简洁的创建列表的方法
  • 元组（tuple）
    • 不可变的有序集合，一旦创建不可修改
    • 通常用于保护数据不被修改，提高程序的稳定性
    • 支持索引、切片等操作，但不支持修改元素
  • 集合（set）
    • 无序集合，元素唯一，不允许重复
    • 支持并集、交集、差集等集合运算
    • 用于去重和进行集合运算
  • 字典（dict）
    • 键值对集合，键必须是不可变类型
    • 通过键来存取值，支持快速查找
    • 支持键的添加、删除和值的更新操作
• 迭代器和生成器
  • 迭代器（iterator）
    • 一种可以记住遍历的位置的对象
    • 使用next()函数进行迭代
    • 适用于节省内存，因为不需要一次性加载数据
  • 生成器（generator）
    • 一种特殊的迭代器，使用yield关键字
    • 可以在函数中暂停和恢复执行
    • 适用于大数据集的逐个处理，提高效率
• 高级数据结构
  • 栈（Stack）
    • 后进先出（LIFO）的数据结构
    • 支持push（入栈）和pop（出栈）操作
    • 可以用列表实现，也可以使用collections模块中的deque
  • 队列（Queue）
    • 先进先出（FIFO）的数据结构
    • 支持enqueue（入队）和dequeue（出队）操作
    • 可以用collections模块中的deque实现
  • 堆（Heap）
    • 一种特殊的完全二叉树，满足堆性质
    • 可以用heapq模块实现优先队列
    • 支持插入（heappush）和弹出最小元素（heappop）操作
  • 双端队列（Deque）
    • 双向开口的队列，支持两端的插入和删除操作
    • 可以用collections模块中的deque实现
    • 适用于需要从两端进行操作的场景
  • 计数器（Counter）
    • 用于计数可哈希对象的字典子类
    • 可以用collections模块中的Counter实现
    • 常用于统计元素出现的次数
• 数据结构的性能考量
  • 时间复杂度
    • 描述算法执行时间与数据规模之间的关系
    • 常见的时间复杂度有O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2)等
  • 空间复杂度
    • 描述算法占用空间与数据规模之间的关系
    • 空间复杂度分析有助于优化内存使用
  • 数据结构选择
    • 根据应用场景选择合适的数据结构
    • 考虑数据结构的增删查改操作的效率
    • 考虑内存占用和执行时间的平衡
• 数据结构的应用实例
  • 排序和搜索算法
    • 排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等
    • 搜索算法：线性搜索、二分搜索等
  • 图和树的算法
    • 图的遍历：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）
    • 树的遍历：前序遍历、中序遍历、后序遍历
    • 最短路径算法：Dijkstra算法、A*算法
  • 数据处理和分析
    • 使用Pandas进行数据处理
    • 使用NumPy进行数值计算
    • 使用SciPy进行科学计算
  • 数据库操作
    • 使用SQLAlchemy进行ORM操作
    • 使用SQLite3进行本地数据库操作
    • 使用PyMySQL或psycopg2连接MySQL或PostgreSQL数据库
  • 网络编程
    • 使用socket进行底层网络通信
    • 使用requests进行HTTP请求
    • 使用Flask或Django构建Web应用