『壹』 python中的數據結構分析
1.Python數據結構篇
數據結構篇主要是閱讀[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [該網址鏈接可能會比較慢]時寫下的閱讀記錄，當然，也結合了部分[演算法導論](Introction to Algorithms)
中的內容，此外還有不少wikipedia上的內容，所以內容比較多，可能有點雜亂。這部分主要是介紹了如何使用Python實現常用的一些數據結構，例
如堆棧、隊列、二叉樹等等，也有Python內置的數據結構性能的分析，同時還包括了搜索和排序(在演算法設計篇中會有更加詳細的介紹)的簡單總結。每篇文
章都有實現代碼，內容比較多，簡單演算法一般是大致介紹下思想及演算法流程，復雜的演算法會給出各種圖示和代碼實現詳細介紹。
**這一部分是下
面演算法設計篇的前篇，如果數據結構還不錯的可以直接看演算法設計篇，遇到問題可以回來看數據結構篇中的某個具體內容充電一下，我個人認為直接讀演算法設計篇比
較好，因為大家時間也都比較寶貴，如果你會來讀這些文章說明你肯定有一定基礎了，後面的演算法設計篇中更多的是思想，這里更多的是代碼而已，嘿嘿。**
(1)[搜索](Python Data Structures)
簡述順序查找和二分查找，詳述Hash查找(hash函數的設計以及如何避免沖突)
(2)[排序](Python Data Structures)
簡述各種排序演算法的思想以及它的圖示和實現
(3)[數據結構](Python Data Structures)
簡述Python內置數據結構的性能分析和實現常用的數據結構：棧、隊列和二叉堆
(4)[樹總結](Python Data Structures)
簡述二叉樹，詳述二叉搜索樹和AVL樹的思想和實現
2.Python演算法設計篇
演算法設計篇主要是閱讀[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**點擊鏈接可進入Springer免費下載原書電子版**]之後寫下的讀書總結，原書大部分內容結合了經典書籍[演算法導論](Introction to Algorithms)，
內容更加細致深入，主要是介紹了各種常用的演算法設計思想，以及如何使用Python高效巧妙地實現這些演算法，這里有別於前面的數據結構篇，部分演算法例如排
序就不會詳細介紹它的實現細節，而是側重於它內在的演算法思想。這部分使用了一些與數據結構有關的第三方模塊，因為這篇的重點是演算法的思想以及實現，所以並
沒有去重新實現每個數據結構，但是在介紹演算法的同時會分析Python內置數據結構以及第三方數據結構模塊的優缺點，也就意味著該篇比前面都要難不少，但
是我想我的介紹應該還算簡單明了，因為我用的都是比較朴實的語言，並沒有像演算法導論一樣列出一堆性質和定理，主要是對著某個問題一步步思考然後演算法就出來
了，嘿嘿，除此之外，裡面還有很多關於python開發的內容，精彩真的不容錯過！
這里每篇文章都有實現代碼，但是代碼我一般都不會分
析，更多地是分析演算法思想，所以內容都比較多，即便如此也沒有包括原書對應章節的所有內容，因為內容實在太豐富了，所以我只是選擇經典的演算法實例來介紹算
法核心思想，除此之外，還有不少內容是原書沒有的，部分是來自演算法導論，部分是來自我自己的感悟，嘻嘻。該篇對於大神們來說是小菜，請一笑而過，對於菜鳥
們來說可能有點難啃，所以最適合的是和我水平差不多的，對各個演算法都有所了解但是理解還不算深刻的半桶水的程序猿，嘿嘿。
本篇的順序按照原書[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章節來安排的(章節標題部分相同部分不同喲)，為了節省時間以及保持原著的原滋原味，部分內容(一般是比較難以翻譯和理解的內容)直接摘自原著英文內容。
**1.
你也許覺得很多內容你都知道嘛，沒有看的必要，其實如果是我的話我也會這么想，但是如果只是歸納一個演算法有哪些步驟，那這個總結也就沒有意義了，我覺得這
個總結的亮點在於想辦法說清楚一個演算法是怎麼想出來的，有哪些需要注意的，如何進行優化的等等，採用問答式的方式讓讀者和我一起來想出某個問題的解，每篇
文章之後都還有一兩道小題練手喲**
**2.你也許還會說演算法導論不是既權威又全面么，基本上每個演算法都還有詳細的證明呢，讀演算法導論豈
不更好些，當然，你如果想讀演算法導論的話我不攔著你，讀完了感覺自己整個人都不好了別怪小弟沒有提醒你喲，嘻嘻嘻，左一個性質右一個定理實在不適合演算法科
普的啦，沒有多少人能夠堅持讀完的。但是碼農與蛇的故事內容不多喲，呵呵呵**
**3.如果你細讀本系列的話我保證你會有不少收獲的，需要看演算法導論哪個部分的地方我會給出提示的，嘿嘿。溫馨提示，前面三節內容都是介紹基礎知識，所以精彩內容從第4節開始喲，么么噠 O(∩_∩)O~**
(1)[Python Algorithms - C1 Introction](Python Algorithms)
本節主要是對原書中的內容做些簡單介紹，說明演算法的重要性以及各章節的內容概要。
(2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms)
**本節主要介紹了三個內容：演算法漸近運行時間的表示方法、六條演算法性能評估的經驗以及Python中樹和圖的實現方式。**
(3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms)
原書主要介紹了一些基礎數學，例如排列組合以及遞歸循環等，但是本節只重點介紹計算演算法的運行時間的三種方法
(4)[Python Algorithms - C4 Inction and Recursion and Rection](Python Algorithms)
**本節主要介紹演算法設計的三個核心知識：Inction(推導)、Recursion(遞歸)和Rection(規約)，這是原書的重點和難點部分**
(5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms)
**本節主要介紹圖的遍歷演算法BFS和DFS，以及對拓撲排序的另一種解法和尋找圖的(強)連通分量的演算法**
(6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms)
**本節主要介紹分治法策略，提到了樹形問題的平衡性以及基於分治策略的排序演算法**
(7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms)
**本節主要通過幾個例子來介紹貪心策略，主要包括背包問題、哈夫曼編碼和最小生成樹等等**
(8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms)
**本節主要結合一些經典的動規問題介紹動態規劃的備忘錄法和迭代法這兩種實現方式，並對這兩種方式進行對比**
(9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms)
**本節主要介紹圖演算法中的各種最短路徑演算法，從不同的角度揭示它們的內核以及它們的異同**
『貳』 python數據結構如何實
Python中有許多數據結構是預先實現了的，這是它比C語言更強的地方。
Python中已經實現了一些基本的數據結構：
數，包括int、long、float等
字元串
數組，高級數組
哈希數據結構，包括字典dict和集合set
Python中的一些標准庫也有隊列、棧、堆之類的數據結構。
如果您想要親手實現這些數據結構，不妨去看一看C語言是如何編寫出Python語言這些新功能的（查看Python的實現源代碼），或者去維基網路、網路，您可以在那裡找到更多有用的信息。
『叄』 python的數據結構
{
u'603993.XSHG': {
'high': array([ 7.05, 6.73]),
'close': array([ 6.89, 6.2 ]),
'low': array([ 6.7, 6.2])
}
}
最外層是一個dict，然後嵌套了一個dict，最後裡面dict的key是字元串，value是一個數組。
『肆』 python中數據結構方面有哪些好用的第三方庫
1、圖有牛逼的networkx
Creating a graph
2、bloomfileter
Welcome to Python BloomFilter』s documentation!
『伍』 python中什麼數據結構 index
貌似Python標准庫並沒提供對樹的操作，這是基本的數據結構操作，用遞歸很容易實現：
def tree_find(tree, value):
def tree_rec(tree, iseq):
if isinstance(tree, list):
for i, child in enumerate(tree):
r = tree_rec(child, iseq + [i])
if r is not None:
return r
elif tree == value:
return iseq
else:
return None
『陸』 python 如何表示數據結構
Python中最基本的數據結構。序列中的每個元素都分配一個數字 - 它的位置，或索引，第一個索引是0，第二個索引是1，依此類推
列表
1、定義列表，取出列表中的值
1
1 names = [] #定義空列表 2 names = ['a','b','c'] #定義一個非空列表 3 4 # 取出列表中的值 5 6 >>> names = ['a','b','c'] 7 >>> names[0] 8 'a' 9 >>> names[1]10 'b'11 >>> names[2]12 'c'13 >>> names[-1]#倒著取最後一個值14 'c'
2、切片
1
1 >>> names = ['a','b','c','d'] # 列表的下標值是從0開始取值的 2 >>> names[1:3] #取1到3之間的元素，包括1，不包括3 3 ['b', 'c'] 4 >>> names[1:-1] #取1到-1之間的元素，包括1，不包括-1 5 ['b', 'c'] 6 >>> names[0:3] 7 ['a', 'b', 'c'] 8 >>> names[:3] #從頭開始取，0可以省略，效果等同於names[0:3] 9 ['a', 'b', 'c']10 >>> names[3:] #想取到最後一個值，必須不能寫-1，只能這么寫11 ['d']12 >>> names[0::2] #後面的2表示：每隔一個元素就取一個13 ['a', 'c']14 >>> names[::2] #從頭開始0可以省略，效果跟上一句一樣15 ['a', 'c']
切片小結：
①序列始終都是從左向右切片的，不能是從右向左
①列表切片時，起始位的元素是包括的，結束位的元素是不包括（又叫顧頭不顧尾），最後一個位置表示步長（names[開始位:結束位:步長]）
②如果從0位置取值，0可以省略
③想取最後一個值時，結束位不能是-1，因為結束位的元素不包括，所以只能留空
『柒』 python中都有哪些數據類型
python中數據類型有：整型、長整型、浮點型、字元串類型、布爾類型、列表類型、元組類型、字典類型、集合類型。
數據類型是每種編程語言必備屬性，只有給數據賦予明確的數據類型，計算機才能對數據進行處理運算，因此，正確使用數據類型是十分必要的，不同的語言，數據類型類似，但具體表示方法有所不同，以下是Python編程常用的數據類型：
1. 數字類型
Python數字類型主要包括int（整型）、long（長整型）和float（浮點型），但是在Python3中就不再有long類型了。
int（整型）
在32位機器上，整數的位數是32位，取值范圍是-231~231-1，即-2147483648~214748364；在64位系統上，整數的位數為64位，取值范圍為-263~263-1，即9223372036854775808~9223372036854775807。
long（長整型）
Python長整型沒有指定位寬，但是由於機器內存有限，使用長的長整數數值也不可能無限大。
float（浮點型）
浮點型也就是帶有小數點的數，其精度和機器有關。
complex（復數）
Python還支持復數，復數由實數部分和虛數部分構成，可以用 a + bj,或者 complex(a,b) 表示， 復數的實部 a 和虛部 b 都是浮點型。
2. 字元串
在Python中，加了引號的字元都被認為是字元串，其聲明有三種方式，分別是：單引號、雙引號和三引號；Python中的字元串有兩種數據類型，分別是str類型和unicode類型，str類型採用的ASCII編碼，無法表示中文，unicode類型採用unicode編碼，能夠表示任意字元，包括中文和其他語言。
3. 布爾型
和其他編程語言一樣，Python布爾類型也是用於邏輯運算，有兩個值：True（真）和False（假）。
4. 列表
列表是Python中使用最頻繁的數據類型，集合中可以放任何數據類型，可對集合進行創建、查找、切片、增加、修改、刪除、循環和排序操作。
5. 元組
元組和列表一樣，也是一種序列，與列表不同的是，元組是不可修改的，元組用」()」標識，內部元素用逗號隔開。
6. 字典
字典是一種鍵值對的集合，是除列表以外Python之中最靈活的內置數據結構類型，列表是有序的對象集合，字典是無序的對象集合。
7. 集合
集合是一個無序的、不重復的數據組合，它的主要作用有兩個，分別是去重和關系測試。
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『捌』 python有沒有數據結構庫
The blist is a drop-in replacement for the Python list that provides better performance when modifying large lists. The blist package also provides sortedlist, sortedset, weaksortedlist, weaksortedset, sorteddict, and btuple types.
『玖』 python的數據類型有哪些
1. 數字類型
Python數字類型主要包括int（整型）、long（長整型）和float（浮點型），但是在Python3中就不再有long類型了。
int（整型）
在32位機器上，整數的位數是32位，取值范圍是-231~231-1，即-2147483648~214748364；在64位系統上，整數的位數為64位，取值范圍為-263~263-1，即9223372036854775808~9223372036854775807。
long（長整型）
Python長整型沒有指定位寬，但是由於機器內存有限，使用長的長整數數值也不可能無限大。
float（浮點型）
浮點型也就是帶有小數點的數，其精度和機器有關。
complex（復數）
Python還支持復數，復數由實數部分和虛數部分構成，可以用 a + bj,或者 complex(a,b) 表示， 復數的實部 a 和虛部 b 都是浮點型。
2. 字元串
在Python中，加了引號的字元都被認為是字元串，其聲明有三種方式，分別是：單引號、雙引號和三引號；Python中的字元串有兩種數據類型，分別是str類型和unicode類型，str類型採用的ASCII編碼，無法表示中文，unicode類型採用unicode編碼，能夠表示任意字元，包括中文和其他語言。
3. 布爾型
和其他編程語言一樣，Python布爾類型也是用於邏輯運算，有兩個值：True（真）和False（假）。
4. 列表
列表是Python中使用最頻繁的數據類型，集合中可以放任何數據類型，可對集合進行創建、查找、切片、增加、修改、刪除、循環和排序操作。
5. 元組
元組和列表一樣，也是一種序列，與列表不同的是，元組是不可修改的，元組用」()」標識，內部元素用逗號隔開。
6. 字典
字典是一種鍵值對的集合，是除列表以外Python之中最靈活的內置數據結構類型，列表是有序的對象集合，字典是無序的對象集合。
7. 集合
集合是一個無序的、不重復的數據組合，它的主要作用有兩個，分別是去重和關系測試。
『拾』 Python數據類型和數據結構。
1.1元組的創建
創建時可不指定元素的個數，相當於不定長的數組，但一旦創建就不能修改元組的長度。
tuple = (元素1, 元素2, ...)
#創建並初始化
tuple = ("apple", "banana","grape", "orange" )
#創建一個空的元組
tuple = ()