数据结构
什么是数据结构?
栈
栈的实现
栈的应用
栈的应用
maze = [ # 迷宫 [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1], [1,0,0,1,0,0,0,1,0,1], [1,0,0,1,0,0,0,1,0,1], [1,0,0,0,0,1,1,0,0,1], [1,0,1,1,1,0,0,0,0,1], [1,0,0,0,1,0,0,0,0,1], [1,0,1,0,0,0,1,0,0,1], [1,0,1,1,1,0,1,1,0,1], [1,1,0,0,0,0,0,0,0,1], [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1], ] dirs = [ # 方向 lambda x,y:(x + 1,y), # 右 lambda x,y:(x - 1,y), # 左 lambda x,y:(x,y - 1), # 上 lambda x,y:(x,y + 1), # 下 ] def mpath(x1,y1,x2,y2): stack = [] stack.append((x1,y1)) # 起点 while len(stack) > 0: # 栈的长度 > 0 curNode = stack[-1] # 当前节点就是栈顶元素 if curNode[0] == x2 and curNode[1] == y2: #如果当前位置就是终点了,就结束了 # 到达终点了 for p in stack: print(p) return True for dir in dirs: nextNode = dir(curNode[0],curNode[1]) # 找下一个 if maze[nextNode[0]][nextNode[1]] == 0: # maze 找到 0 可以走 # 找到了下一个位置 stack.append(nextNode) # 不管以后能不能走 也要把这步加入到栈中 maze[nextNode[0]][nextNode[1]] = -1 # 标记为已经走过,防止死循环 break else: # 四个方向 都没有到找 maze[curNode[0]][curNode[1]] = -1 # 死路一条 ,下次别走了 stack.pop() # 回溯 print("没有路!") return False mpath(1,1,8,8)
效果显示:
(1, 1)
(2, 1)
(3, 1)
(4, 1)
(5, 1)
(5, 2)
(5, 3)
(6, 3)
(6, 4)
(6, 5)
(7, 5)
(8, 5)
(8, 6)
(8, 7)
(8, 8)
解决思路:
队列
队列的实现
单向队列
from collections import deque queue = deque() queue.append(1) # 进队 queue.append(2) # 进队 print(queue) # 打印此时的队列 print(queue.popleft()) # 打印出队 的 数 print(queue) # 打印剩下的队列
结果显示:
队列的实现原理
队列的实现原理----环形队列
链表
一个很不严谨的链表表示程序:
class Node(object): def __init__(self,item): self.item = item self.next = None a = Node(10) b = Node(20) c = Node(30) a.next = b b.next = c print(a.next.item) print(a.next.next.item)
链表的遍历
遍历的程序演示:
class Node(object): def __init__(self,item): self.item = item self.next = None head = Node(10) head.next = Node(20) head.next.next = Node(30) def traversal(head): curNode = head # 临时用指针 while curNode is not None: print(curNode.item) curNode = curNode.next # 指向下一个curNode traversal(head)
演示的结果为:
链表的插入和删除
单链表
插入:
删除:
建立链表
头插法:
尾插法
双链表
双链表节点的插入和删除
插入
删除
尾插法
链表--分析
Python中的集合与字典(了解)