Python基础3--Python复杂数据类型

 

1 堆

堆是一种二叉树，其中每个父节点的值都小于或等于其所有子节点的值，最小的元素总是位于二叉树的根节点。

堆的创建

import heapq
import random
data = range(10)
random.shuffle(data) #打乱顺序
heap = []
 for n in data:
     heapq.heappush(heap,n)
 print heap

heapq.heappushpop(heap,0.5) #新数据入堆
heapq.heappop(heap) #弹出最小的元素，堆重建

列表转化为堆

myheap = [100,2,3,4,22,7,10,5]
heapq.heapify(myheap) #将列表转化为堆
heapq.heapreplace(myheap,6) #替代堆栈元素值，堆重建
heapq.nlargest(3,myheap) #返回最大的3个值
heapq.nsmallest(3,myheap) #最小3个

2 队列

队列的特点是First in first out, last in last out，先进先出，后进后出

import Queue
q = Queue.Queue()
 q.put(0) #元素入队
q.put(1)
 q.put(2)
 print q.queue #deque([0, 1, 2])
 print q.get() #元素0先出队
print q.queue() #deque([1, 2])

 

3 栈

栈的特点是Last in last out，first in last out，后进先出，先进后出

list 就可以实现栈的基本操作，append()相当于入栈，pop()相当于出栈，但是当列表为空时pop()操作会有异常，也无法限制栈的大小。

import Stack
x = Stack.Stack()
x.push(1)
x. push(2)
x.show()
x.pop()
x.show()

class Stack:
     def __init__(self, size=10):
         self._content = []
         self._size = size
     def empty(self):
         self._content = []
     def isEmpty(self):
         if not self._content:
             return True
         else:
             return False
     def setSize(self,size):
         self._size = size
     def isFull(self):
         if len(self._content)==self._size:
             return True
         else:
             return False
     def push(self,v):
         if len(self._content)<self._size:
             self._content.append(v)
         else:
             print 'Stack Full'
     def pop(self):
         if self._content:
             return self._content.pop()
         else:
             print 'Stack is empty!'
     def show(self):
         print self._content
     def showRemainderSpace(self):
         print 'Stack can still PUSH',self.size-len(self._content),'elements.'
     if __name__=='__main__':
         print 'Please use me as a module'

 

4 链表

可以直接使用list及其基本操作实现链表的功能

linkTable = []
linkTable.append(3)
linkTable.append(5)
linkTable.insert(1,4)
linkTable.remove(linkTable[1])

 

5 二叉树

…

6 有向图

…