Python 学习笔记 5. 数据结构
5.1 列表的更多特性
append(x)：在列表的末尾添加一个元素。extend(iterable)：使用可迭代对象中的所有元素来扩展列表。insert(i, x)：在给定的位置插入一个元素。remove(x)：移除列表中第一个值为 x 的元素。pop([i])：删除列表中给定位置的元素并返回它。clear()：删除列表中所有的元素。如果没有给定位置，将会删除并返回列表中的最后一个元素。index(x[, start[, end]])：返回列表中第一个值为 x 的元素的从零开始的索引。count(x)：返回元素 x 在列表中出现的次数。sort(key=None, reverse=False)：对列表中的元素进行排序reverse()：反转列表中的元素。copy()：返回列表的一个浅拷贝。
>>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
>>> fruits.count('apple')
2
>>> fruits.count('tangerine')
0
>>> fruits.index('banana')
3
>>> fruits.index('banana', 4) # Find next banana starting a position 4
6
>>> fruits.reverse()
>>> fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']
>>> fruits.append('grape')
>>> fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']
>>> fruits.sort()
>>> fruits
['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']
>>> fruits.pop()
'pear'5.1.1. 列表作为栈使用
“后进先出”
使用 append() 和 pop() 方法实现。
>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]5.1.2. 列表作为队列使用
“先进先出”
原生的列表实现起来性能较差，改为使用 collections.deque。 collections.deque 被设计用于快速地从两端操作。
>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry") # Terry arrives
>>> queue.append("Graham") # Graham arrives
>>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])5.1.3. 列表推导式
列表推导式的结构是由一对方括号所包含的以下内容：一个表达式，后面跟一个 for 子句，然后是零个或多个 for 或 if 子句。
其结果将是一个新列表，由对表达式依据后面的 for 和 if 子句的内容进行求值计算而得出。
创建一个平方列表：
>>> squares = [x**2 for x in range(10)]
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]组合两个数组中不相等的元素：
>>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]其它一些示例：
>>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
>>> # create a new list with the values doubled
... [x*2 for x in vec]
[-8, -4, 0, 4, 8]
>>> # filter the list to exclude negative numbers
... [x for x in vec if x >= 0]
[0, 2, 4]
>>> # apply a function to all the elements
... [abs(x) for x in vec]
[4, 2, 0, 2, 4]
>>> # call a method on each element
... freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
>>> # create a list of 2-tuples like (number, square)
... [(x, x**2) for x in range(6)]
[(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]
>>> # the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised
... [x, x**2 for x in range(6)]
File "<stdin>", line 2
[x, x**2 for x in range(6)]
^
SyntaxError: invalid syntax
>>> # flatten a list using a listcomp with two 'for'
... vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
>>> [num for elem in vec for num in elem]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]列表推导式可以使用复杂的表达式和嵌套函数：
>>> from math import pi
>>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']5.1.4. 嵌套的列表推导式
交换矩阵的行和列：
>>> matrix = [
... [1, 2, 3, 4],
... [5, 6, 7, 8],
... [9, 10, 11, 12],
... ]
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]上述的代码有一个内置的函数 zip(*iterables) ：
>>> list(zip(*matrix))
[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]5.2. del 语句
从列表按照给定的索引来移除一个元素。
>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]del 也可以被用来删除整个变量。
>>> a = []
>>> a
[]
>>> del a
>>> a
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'a' is not defined5.3. 元组和序列
一个元组由 几个被逗号隔开的值 组成。
>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
>>> # Tuples are immutable:
... t[0] = 88888
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 2, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> # but they can contain mutable objects:
... v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
>>> v
([1, 2, 3], [3, 2, 1])元组在输出时总是被圆括号包围的，以便正确表示嵌套元组。
输入时圆括号可有可无，不过经常会是必须的（如果这个元组是一个更大的表达式的一部分）。
元组是 immutable （不可变的）。
空元组可以直接被一对空圆括号创建，含有一个元素的元组可以通过在这个元素后添加一个逗号来构建（圆括号里只有一个值的话不够明确）。
>>> empty = ()
>>> singleton = 'hello', # <-- note trailing comma
>>> len(empty)
0
>>> len(singleton)
1
>>> singleton
('hello',)序列解包 ：
>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> x, y, z = t
>>> x
12345
>>> y
54321
>>> z
'hello!'5.4. 集合
集合是由 不重复 元素组成的 无序 的集。
花括号或 set() 函数可以用来创建集合。
注意：要创建一个空集合你只能用 set() 而不能用 {}，因为后者是创建一个空字典，
>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket) # show that duplicates have been removed
{'pear', 'orange', 'banana', 'apple'}
>>> 'orange' in basket # fast membership testing
True
>>> 'crabgrass' in basket
False
>>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a # unique letters in a
{'d', 'c', 'b', 'a', 'r'}
>>> a - b # letters in a but not in b
{'b', 'd', 'r'}
>>> a | b # letters in a or b or both
{'d', 'c', 'b', 'a', 'l', 'r', 'm', 'z'}
>>> a & b # letters in both a and b
{'a', 'c'}
>>> a ^ b # letters in a or b but not both
{'m', 'd', 'r', 'z', 'b', 'l'}集合也支持推导式形式：
>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}5.5. 字典
字典是以 关键字 为索引的，关键字可以是 任意不可变类型 ，通常是字符串或数字。
如果一个元组只包含字符串、数字或元组，那么这个元组也可以用作关键字。
列表不能用作关键字。
>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
>>> list(tel)
['jack', 'guido', 'irv']
>>> sorted(tel)
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
Falsedict() 构造函数可以直接从键值对序列里创建字典。
>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}字典推导式可以从任意的键值表达式中创建字典。
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}可以直接通过 关键字参数 来指定键值对。
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}5.6. 循环的技巧
当在字典中循环时，用 items() 方法可将关键字和对应的值同时取出。
>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
... print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave当在序列中循环时，用 enumerate() 函数可以将索引位置和其对应的值同时取出。
>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
... print(i, v)
...
0 tic
1 tac
2 toe当同时在两个或更多序列中循环时，可以用 zip() 函数将其内元素一一匹配。
>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
... print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))
...
What is your name? It is lancelot.
What is your quest? It is the holy grail.
What is your favorite color? It is blue.当逆向循环一个序列时，先正向定位序列，然后调用 reversed() 函数。
>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
... print(i)
...
9
7
5
3
1如果要按某个指定顺序循环一个序列，可以用 sorted() 函数，它可以在不改动原序列的基础上返回一个新的排好序的序列。
>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
>>> for f in sorted(set(basket)):
... print(f)
...
apple
banana
orange
pear有时可能会想在循环时修改列表内容，一般来说改为创建一个新列表是比较简单且安全的。
>>> import math
>>> raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8]
>>> filtered_data = []
>>> for value in raw_data:
... if not math.isnan(value):
... filtered_data.append(value)
...
>>> filtered_data
[56.2, 51.7, 55.3, 52.5, 47.8]5.7. 深入条件控制
while 和 if 条件句中可以使用任意操作，而不仅仅是比较操作。
比较操作符 in 和 not in 校验一个值是否在（或不在）一个序列里。操作符 is 和 is not 比较两个对象是不是同一个对象，这只跟像列表这样的可变对象有关。所有的比较操作符都有相同的优先级，且这个优先级比数值运算符低。
*比较操作可以传递。*例如 a < b == c 会校验是否 a 小于 b 并且 b 等于 c。
比较操作可以通过布尔运算符 and 和 or 来组合，并且比较操作（或其他任何布尔运算）的结果都可以用 not 来取反。这些操作符的优先级低于比较操作符；在它们之中，not 优先级最高， or 优先级最低，因此 A and not B or C 等价于 (A and (not B)) or C。和之前一样，你也可以在这种式子里使用圆括号。
布尔运算符 and 和 or 也被称为 短路 运算符：它们的参数从左至右解析，一旦可以确定结果解析就会停止。
例如，如果 A 和 C 为真而 B 为假，那么 A and B and C 不会解析 C。当作用于普通值而非布尔值时，短路操作符的返回值通常是最后一个变量。
也可以把比较操作或者逻辑表达式的结果赋值给一个变量，例如
>>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
>>> non_null = string1 or string2 or string3
>>> non_null
'Trondheim'比较操作符作用与非布尔型变量时的处理同大多数其它语言不通，大部分的编程语言布尔操作的结果都是布尔型，但 python 不一样，返回的是 最后一个变量。
关于上面的例子，我的理解如下（初学 python , 不知是否正确）：
由于 string1 值为 ''，转化为布尔型值为 False 。
因为用的 or 操作符所以会继续解析 string2 。
string2 转化为布尔型结果为 True ，然后整个布尔运算返回的就是 string2 这个变量，而不是这个变量解析后的布尔值。
5.8. 序列和其它类型的比较
序列对象通常可以与相同序列类型的其他对象比较。
这种比较使用 字典式 顺序：
- 首先比较开头的两个对应元素，如果两者不相等则比较结果就由此确定；
- 如果两者相等则比较之后的两个元素，以此类推，直到有一个序列被耗尽。
- 如果要比较的两个元素本身又是相同类型的序列，则会递归地执行字典式顺序比较。
- 如果两个序列中所有的对应元素都相等，则两个序列也将被视为相等。
- 如果一个序列是另一个的初始子序列，则较短的序列就被视为较小（较少）。对于字符串来说，字典式顺序是使用 Unicode 码位序号对单个字符排序。
下面是一些相同类型序列之间比较的例子:
>>> (1, 2, 3) < (1, 2, 4)
True
>>> [1, 2, 3] < [1, 2, 4]
True
>>> 'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'
True
>>> (1, 2, 3, 4) < (1, 2, 4)
True
>>> (1, 2) < (1, 2, -1)
True
>>> (1, 2, 3) == (1.0, 2.0, 3.0)
True
>>> (1, 2, ('aa', 'ab')) < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)
True关于 'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python' 我的理解是其等价于 'ABC' < 'C' and 'C' < 'Pascal' and 'Pascal' < 'Python' ，不知道理解的是否正确。
按照上一节的说法： 比较操作可以传递 ，应该是对的。