03：数据结构 栈、队列、链表与数组

算法其他篇

目录：

• 1.1 数据结构中的一些概念
• 1.2 栈（stack）
• 1.3 队列
• 1.4 链表
• 1.5 python中字典对象实现原理
• 1.6 数组

1.1 数据结构中的一些概念     返回顶部

　　1、数据结构是什么

　　　　　　1、简单来说，数据结果就是设计数据以何种方式存储在计算机中
　　　　　　2、比如：列表，集合，与字典等都是一种数据结构
　　　　　　3、程序 = 数据结构 + 算法

　　2、数据结构与数据类型

　　　　1）数据类型：

　　　　　　说明：数据类型是一个值的集合和定义在此集合上一组操作（通常是增删改查或者操作读写的方法）的总称

　　　　　　数据类型：int、str、boolean、byte

　　　　2）数据结构：

　　　　　　说明：数据以什么方式构成，如何进行存储（数据结构是数据类型中的一种：结构类型）

　　　　　　数据结构：数组、栈、队列、链表、树、图、堆、散列表等

　　　　　　python数据结构：列表、集合、字典、元祖

　　3、数据结构与数据类型比较

　　　　　　1. 数据类型的分类为：原子类型 和 结构类型；

　　　　　　2. 原子类型  = 一种值的集合 + 定义在值集合上的一组操作。（比如：python中的int，float，字符串）

　　　　　　3. 结构类型  = 一种数据结构 + 定义在这种数据结构上的一组操作。（比如：python中的列表，字典，元组）

　　　　　　原子类型 + 结构类型 = 数据类型

 　　　　　　注：数据类型是一个值的集合和定义在此集合上一组操作（通常是增删改查或者操作读写的方法）的总称

 　　　　　　

1.2 栈（stack）     返回顶部

　　1、栈的定义

                  栈是一种数据集合，可以理解为只能在一端进行插入或删除操作的列表

　　2、栈的特点

                  后进先出（last-in, first-out）

　　3、栈的概念

                  栈顶，栈底

　　4、栈的基本操作

                  进栈（压栈）：push

                  出栈：pop

                  取栈顶：gettop

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class Stack(object):

    def __init__(self):
        self.stack = []              # 初始化一个栈

    def push(self,item):             # 入栈
        self.stack.append(item)

    def gettop(self):                # 获取栈顶元素
        return self.stack[-1]

    def pop(self):                   # 出栈
        return self.stack.pop()


if __name__ == '__main__':
    s = Stack()
    s.push(1)
    s.push(2)
    print(s.stack)

　　5、栈的使用：匹配括号是否成对出现

def check_kuohao(s):
   stack = []
   for char in s:
      if char in ['(','[','{']:
         stack.append(char)
      elif char == ')':
         if len(stack)>0 and stack[-1] == '(':
            stack.pop()
         else:
            return False
      elif char == ']':
         if len(stack) > 0 and stack[-1] == '[':
            stack.pop()
         else:
            return False
      elif char == '}':
         if len(stack) > 0 and stack[-1] == '{':
            stack.pop()
         else:
            return False
   if len(stack) == 0:
      return True
   else:
      return False
print(check_kuohao('(){}{}[]'))  #True

1.3 队列     返回顶部

　　1、队列定义

　　　　　　1、队列是一个数据集合，仅允许在列表的一端进行插入，另一端进行删除
　　　　　　2、插入的一端称为队尾（rear），插入动作叫进队或入队
　　　　　　3、进行删除的一端称为对头（front），删除动作称为出队
　　　　　　4、队列性质：先进先出（First-in, First-out）
　　　　　　5、双向队列：队列的两端都允许进行进队和出队操作

　　2、对列使用方法

　　　　　　1、导入： from collectios import deque
　　　　　　2、创建队列：queue = deque(li)
　　　　　　3、进队： append
　　　　　　4、出队： popleft
　　　　　　5、双向队列队首进队：appendleft
　　　　　　6、双向队列队尾出队：pop

from queue import Queue
#1. 基本FIFO队列  先进先出 FIFO即First in First Out,先进先出
#2. maxsize设置队列中，数据上限，小于或等于0则不限制，容器中大于这个数则阻塞，直到队列中的数据被消掉
q = Queue(maxsize=0)

#3. 写入队列数据
q.put(0)
q.put(1)
q.put(2)

#4. 输出当前队列所有数据
print(q.queue)

#5. 删除队列数据，并返回该数据
q.get()

#6. 输也所有队列数据
print(q.queue)

　　3、双向对列原理图

　　　　　　1、 环形对列：当对位指针front == Maxsize + 1 时，再进一个位置就自动到0
　　　　　　2、 实现方法：求余数运算
　　　　　　3、 队首指针前进1： front = (front + 1)%MaxSize
　　　　　　4、 队尾指针前进1：rear = (rear+1)%MaxSize
　　　　　　5、 队空条件：rear == front
　　　　　　6、 队满条件：（rear+1）%MaxSize == front

                

　　4、队列应用场景

　　　　　　1. 队列主要的功能是在多个进程间共享数据，实现业务解耦，提高效率

　　　　　　2. 生产者线程只需要把任务放入队列中，消费者线程只需要到队列中取数据进行处理

　　5、队列与列表区别

　　　　　　1. 列表中数据虽然是排列的，但数据被取走后还会保留，而队列中这个容器的数据被取后将不会保留

1.4 链表     返回顶部

　　1、单链表

　　　　注：链表中每个元素都是一个对象，每个对象称为一个节点，包含有数据域key和指向下一节点的指针next，通过各个节点间的相互连接，最终串联成一个链表

　　　　

 

class Node(object):
    def __init__(self, item,next=None):
        self.item = item
        self.next = next
l = Node(1,Node(2,Node(3,Node(4))))
print(l.item)
print(l.next.item)

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class Node(object):
    def __init__(self, item):
        self.item = item
        self.next = None


class DLinkList(object):
    def __init__(self):
        self._head = None

    def is_empty(self):
        return self._head == None

    def append(self, item):
        '''尾部追加元素'''
        node = Node(item)
        if self.is_empty():
            self._head = node
        else:
            cur = self._head
            while cur.next != None:
                cur = cur.next
            cur.next = node

    def add(self, item):
        """头部插入元素"""
        node = Node(item)
        if self.is_empty():
            self._head = node         # 如果是空链表，将_head指向node
        else:
            node.next = self._head      # 将node的next指向_head的头节点
            self._head = node        # 将_head 指向node

    def travel(self):
        cur = self._head
        while cur != None:
            print cur.item,
            cur = cur.next
        print ""

    def remove(self, item):
        """删除元素"""
        if self.is_empty():
            return
        else:
            cur = self._head
            if cur.item == item:
                # 如果首节点的元素即是要删除的元素
                if cur.next == None:  # 如果链表只有这一个节点
                    self._head = None
                else:  # 将_head指向第二个节点
                    self._head = cur.next
                return
            while cur != None:
                if cur.next.item == item:
                    cur.next = cur.next.next
                    break
                cur = cur.next

    def insert(self, pos, item):
        """在指定位置添加节点"""
        if pos <= 0:
            self.add(item)
        elif pos > (self.length() - 1):
            self.append(item)
        else:
            node = Node(item)
            cur = self._head
            count = 0
            # 移动到指定位置的前一个位置
            while count < (pos - 1):
                count += 1
                cur_next = cur.next
            # 将node的next指向cur的下一个节点
            cur.next = node
            node.next = cur_next

    def length(self):
        """返回链表的长度"""
        cur = self._head
        count = 0
        while cur != None:
            count += 1
            cur = cur.next
        return count


if __name__ == '__main__':
    ll = DLinkList()
    # 1、将链表后面追加三个元素：1,2,3
    ll.append(1)
    ll.append(2)
    ll.append(3)
    ll.travel()  # 1 2 3

    # 2、将链表头部插入一个元素：0
    ll.add(0)
    ll.travel()  # 1 2 3  ==>  0 1 2 3

    # 3、删除链表中的元素：3
    ll.remove(3)
    ll.travel()  # 0 1 2 3  ==>  0 1 2

    # 4、在链表的第2号位置插入元素：8
    ll.insert(2,8)
    ll.travel()  # 0 1 2  ==>  0 8 1 2 

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class Node(object):
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.next = None

def list_reverse(head):
    if head == None:
        return None
    L, R, cur = None, None, head  # 左指针、有指针、游标
    while cur.next != None:
        L = R             # 左侧指针指向以前右侧指针位置
        R = cur           # 右侧指针前进一位指向当前游标位置
        cur = cur.next    # 游标每次向前进一位
        R.next = L        # 右侧指针指向左侧实现反转
    cur.next = R          # 当跳出 while 循环时 cur(原链表最后一个元素) R(原链表倒数第二个元素)
    return cur

if __name__ == '__main__':
    '''
    原始链表：1 -> 2 -> 3 -> 4
    反转链表：4 -> 3 -> 2 -> 1
    '''
    l1 = Node(1)
    l1.next = Node(2)
    l1.next.next = Node(3)
    l1.next.next.next = Node(4)
    l = list_reverse(l1)
    print l.val         # 4  反转后链表第一个值4
    print l.next.val    # 3  第二个值3

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class ListNode(object):
    def __init__(self, val, next=None):
        self.val = val
        self.next = next

# 归并法: 对链表排序
class Solution:

    def sortList(self, head):
        if head is None or head.next is None:
            return head
        pre = head
        slow = head  # 使用快慢指针来确定中点
        fast = head
        while fast and fast.next:
            pre = slow
            slow = slow.next
            fast = fast.next.next

        left = head
        right = pre.next
        pre.next = None  # 从中间打断链表
        left = self.sortList(left)
        right = self.sortList(right)
        return self.merge(left, right)

    def merge(self, left, right):
        pre = ListNode(-1)
        first = pre
        while left and right:
            if left.val < right.val:
                pre.next = left
                pre = left
                left = left.next
            else:
                pre.next = right
                pre = right
                right = right.next
        if left:
            pre.next = left
        else:
            pre.next = right
        return first.next


node1 = ListNode(4)
node2 = ListNode(3)
node3 = ListNode(2)
node4 = ListNode(1)

node1.next = node2
node2.next = node3
node3.next = node4

s = Solution()
result = s.sortList(node1)

while (result != None):
    print result.val,    # 1 2 3 4
    result = result.next

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
def mergesort(seq):
    if len(seq) <= 1:
        return seq
    mid = int(len(seq) / 2)
    left = mergesort(seq[:mid])
    right = mergesort(seq[mid:])
    return merge(left, right)

def merge(left, right):
    result = []
    i, j = 0, 0
    while i < len(left) and j < len(right):
        if left[i] <= right[j]:
            result.append(left[i])
            i += 1
        else:
            result.append(right[j])
            j += 1
    result += left[i:]
    result += right[j:]
    return result

if __name__ == '__main__':
    seq = [10,4,6,3,8,2,5,7]
    print mergesort(seq)  # [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10]

　　2、双链表

　　　　注：双链表中每个节点有两个指针：一个指针指向后面节点、一个指向前面节点

　　　　

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class Node(object):
    """双向链表节点"""
    def __init__(self, item):
        self.item = item
        self.next = None
        self.prev = None


class DLinkList(object):
    """双向链表"""
    def __init__(self):
        self._head = None

    def is_empty(self):
        """判断链表是否为空"""
        return self._head == None

    def length(self):
        """返回链表的长度"""
        cur = self._head
        count = 0
        while cur != None:
            count += 1
            cur = cur.next
        return count

    def travel(self):
        """遍历链表"""
        cur = self._head
        while cur != None:
            print cur.item,
            cur = cur.next
        print ""

    def add(self, item):
        """头部插入元素"""
        node = Node(item)
        if self.is_empty():
            # 如果是空链表，将_head指向node
            self._head = node
        else:
            # 将node的next指向_head的头节点
            node.next = self._head
            # 将_head的头节点的prev指向node
            self._head.prev = node
            # 将_head 指向node
            self._head = node

    def append(self, item):
        """尾部插入元素"""
        node = Node(item)
        if self.is_empty():
            # 如果是空链表，将_head指向node
            self._head = node
        else:
            # 移动到链表尾部
            cur = self._head
            while cur.next != None:
                cur = cur.next
            # 将尾节点cur的next指向node
            cur.next = node
            # 将node的prev指向cur
            node.prev = cur

    def search(self, item):
        """查找元素是否存在"""
        cur = self._head
        while cur != None:
            if cur.item == item:
                return True
            cur = cur.next
        return False

    def insert(self, pos, item):
        """在指定位置添加节点"""
        if pos <= 0:
            self.add(item)
        elif pos > (self.length() - 1):
            self.append(item)
        else:
            node = Node(item)
            cur = self._head
            count = 0
            # 移动到指定位置的前一个位置
            while count < (pos - 1):
                count += 1
                cur = cur.next
            # 将node的prev指向cur
            node.prev = cur
            # 将node的next指向cur的下一个节点
            node.next = cur.next
            # 将cur的下一个节点的prev指向node
            cur.next.prev = node
            # 将cur的next指向node
            cur.next = node

    def remove(self, item):
        """删除元素"""
        if self.is_empty():
            return
        else:
            cur = self._head
            if cur.item == item:
                # 如果首节点的元素即是要删除的元素
                if cur.next == None:
                    # 如果链表只有这一个节点
                    self._head = None
                else:
                    # 将第二个节点的prev设置为None
                    cur.next.prev = None
                    # 将_head指向第二个节点
                    self._head = cur.next
                return
            while cur != None:
                if cur.item == item:
                    # 将cur的前一个节点的next指向cur的后一个节点
                    cur.prev.next = cur.next
                    # 将cur的后一个节点的prev指向cur的前一个节点
                    cur.next.prev = cur.prev
                    break
                cur = cur.next


if __name__ == "__main__":
    ll = DLinkList()
    ll.add(1)
    ll.add(2)
    # ll.append(3)
    # ll.insert(2, 4)
    # ll.insert(4, 5)
    # ll.insert(0, 6)
    # print "length:",ll.length()
    # ll.travel()
    # print ll.search(3)
    # print ll.search(4)
    # ll.remove(1)
    print "length:",ll.length()
    ll.travel()

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class Node(object):
    def __init__(self, item):
        self.item = item
        self.next = None
        self.prev = None


class DLinkList(object):
    def __init__(self):
        self._head = None

    def is_empty(self):
        return self._head == None

    def append(self, item):
        node = Node(item)
        if self.is_empty():
            self._head = node
        else:
            cur = self._head
            while cur.next != None:
                cur = cur.next
            cur.next = node
            node.prev = cur

    def travel(self):
        cur = self._head
        while cur != None:
            print cur.item,
            cur = cur.next


if __name__ == '__main__':
    ll = DLinkList()
    ll.append(1)
    ll.append(2)
    ll.append(3)
    # print ll._head.item              # 打印第一个元素：1
    # print ll._head.next.item         # 打印第二个元素：2
    # print ll._head.next.next.item    # 打印第三个元素：3
    ll.travel()    # 1 2 3

1.5 python中字典对象实现原理     返回顶部

　　  注：字典类型是Python中最常用的数据类型之一，它是一个键值对的集合，字典通过键来索引，关联到相对的值，理论上它的查询复杂度是 O(1) 

　　1、哈希表 (hash tables)

　　　　　　1. 哈希表（也叫散列表），根据关键值对(Key-value)而直接进行访问的数据结构。

　　　　　　2. 它通过把key和value映射到表中一个位置来访问记录，这种查询速度非常快，更新也快。

　　　　　　3. 而这个映射函数叫做哈希函数，存放值的数组叫做哈希表。 

　　　　　　4. 通过把每个对象的关键字k作为自变量，通过一个哈希函数h(k)，将k映射到下标h(k)处，并将此对象存储在这个位置。

　　2、具体操作过程

　　　　　　1. 数据添加：把key通过哈希函数转换成一个整型数字，然后就将该数字对数组长度进行取余，取余结果就当作数组的下标，
　　　　　　                  将value存储在以该数字为下标的数组空间里。

　　　　　　2. 数据查询：再次使用哈希函数将key转换为对应的数组下标，并定位到数组的位置获取value。

　　3、{“name”:”zhangsan”,”age”:26} 字典如何存储的呢? 

　　　　　　1. 比如字典{“name”:”zhangsan”,”age”:26}，那么他们的字典key为name、age，假如哈希函数h(“name”) = 1、h(“age”)=3,

　　　　　　2. 那么对应字典的key就会存储在列表对应下标的位置，[None, “zhangsan”, None, 26 ]

　　4、解决hash冲突

　　　　　　

　　5、python字典操作时间复杂度

　　　　　　

1.6 数组     返回顶部

　　1、数组定义

　　　　　　1. 所谓数组，就是相同数据类型的元素按一定顺序排列的集合

　　　　　　2. 在Java等其他语言中并不是所有的数据都能存储到数组中，只有相同类型的数据才可以一起存储到数组中。

　　　　　　3. 因为数组在存储数据时是按顺序存储的，存储数据的内存也是连续的，所以他的特点就是寻址读取数据比较容易，插入和删除比较困难。

　　　　　　

　　2、python中list与数组比较

　　　　　　1. python中的list是python的内置数据类型，list中的数据类不必相同的，而array的中的类型必须全部相同。

　　　　　　2. 在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址，简单的说就是指针，并非数据

　　　　　　3. 否则这样保存一个list就太麻烦了，例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据，增加了存储和消耗cpu。