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""" # 线性表是最基本的数据结构之一，在实际程序中应用非常广泛，它还经常被用作更复杂的数据结构的实现基础。 # 根据线性表的实际存储方式，分为两种实现模型： # 顺序表， # 链表， # 下面分别进行研究， """
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""" # 顺序表的研究 # 顺序表的基本形式，数据元素本身连续存储， # 第一种情况： # 如果顺序表的存储元素都是固定大小的，只需要一块空间， # 第二种情况， # 但是存储的每一个元素的大小不是全部固定的，比如列表中，可以是存储数字，但是也有字符串，等， # 所以可以每一个值都是放到另外一个存储块中存储，然后把每一个存储块的地址按照顺序表存起来， # 这种取值的时候，需要先找到地址，然后通过地址去找到存储块，找到具体的内容， # 顺序表的实现， # 比如存储8个元素，这个存储空间是一次性的向操作系统申请到的， # 所以一个顺序表，除了要保存具体的存储内容以外，还需要一个表头， # 表头需要两个信息一个是容量是多大也就是最大的存储信息，还有一个就是现在的存储内容，也就是现在存储了多少个元素了， # 怎么把表头和信息存储到一起？ # 一种是存储在一起，这叫做一体式的存储， # 一种是分开存储，这叫做分离式存储，在存储表头的时候加一个信息，就是存储内容的地址，也就是表头有三个了，容量，目前的存储数量，存储信息的地址， # 一体式的存储和分离式存储，哪一个好？ # 读取：一体式的存储，直接跳过表头就可以读取了，分离式存储是多一步，先从表头获取到地址信息，然后到地址获取具体信息， # 扩充数据： # 一体式的存储容量是固定的，如果要多存储数据，必须要重新申请空白的空间，然后数据搬过来，表头也要搬过来， # 分离式存储，表头不需要改，只需要地址指向新的地址就可以了， # 所以为了考虑到数据的动态变化，还是更多的采用的是分离式的存储， # 扩充的时候如何预估申请的空间呢？ # 比如原来的空间只能存储4个元素，为了存储第5个元素， 我需要重新申请空间， # 第一种方式，固定申请，比如每次再申请10个空间，就是14个，这种节省空间，但是操作频繁， # 第二种方式，加倍的方式，一开始4个，下一次就是翻倍，就是8个，这种空间牺牲一些， 但是时间会更有效率，这就是空间换取时间， # 顺序表的弊端也很明显了，就是每次扩充数据，都需要重新申请空间，那么有没有一种结构，多一个数据，就往上加，而不是重新申请空间呢？ # 那就是链表了 """
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""" # 链表的研究 # 一个列表，需要存储3个元素，200,300,400 # 不用顺序表，这种受限，所以采用每加一个元素就申请一个空间，然后在每一个元素的后面新开一个空间，用来指向另外一个元素， # 这样层层链接，就可以了，这种就是链表， # 链表如何实现：# 链表中每一个元素都是一个对象，每一个对象都是一个节点，包含有数据域key和指向下一个节点的指针next。通过各个节点之间的互相连接，最终串联成一个列表 # 每一个元素保持两个内容，准确来讲不能叫做元素了，而是叫做节点， # 一个是信息，叫做数据区， # 一个是下个元素的链接地址，这叫做链接区，尾结点指向的区域就是指向空， # 单向链表， # 第一节点是头节点，第二个节点是尾结点， # Python中交换变量的操作， # a=10 # b=10 # a,b=b,a # 这就是交换，这只在Python中有，别的语言没有， # 为什么能达到这个效果，本质是什么？ # a是一个空间，10是一个空间，a的空间指向10的空间， # 所以这种交换，就是指向的变化，所以不是真正的赋值 # 所以要记住，Python中的变量不是保存的内容，而是保持的地址，地址指向的地方保存的才是具体的信息， # 所以a只是等于数字，字符串，列表等，这就是因为这个变量就是一个指向，这是Python和其他语言的差异， """
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""" 实现单向链表， 逻辑： 1. 因为链表的每一个节点,需要保存数据和链接，我们自己定义一个数据类型叫做节点类型来保存这两个信息, 2. 定义一个单链表类，初始是没有节点的，head是空的3，实现几个方法判断是否为空，返回链表长度遍历头部添加，尾部添加中间添加删除节点，查找， """
################## python实现单向链表 #######################
class SingleNode(object):
# 里面有两个元素
def __init__(self,elem):
self.elem=elem
self.next=None # 因为一开始只有一个元素，我不知道下一个元素是什么，
# 第一步：创建一个新的链表
# sll=SingleLinkList()，这里面是空的，没有任何的节点，head----指向None，
# 第二步：现在链表有了，要保存一个整数值100，就要构造一个节点，
# node=SingleNode(100) # 这里面包含两个值，就是100，none，然后链表的head就不是none，就是第一个节点，
class SingleLinkList(object):
"""单链表"""
def __init__(self,node=None):
self.__head = None # 私有属性 设置成空，就是说这个链表里面没有任何的节点，先
def is_empty(self):
"""判断链表是否为空"""
return self.__head == None # 只要链表的head是none就是空的链表，
# 如何实现这个长度，因为链表是 head----100,next---20,next---300,next---none
# 所以遍历这个链表，如果next是none就到头了，
def length(self):
"""链表长度"""
# cur游标，用来移动遍历节点，
cur = self.__head
# count用来计数，
count = 0
# 尾节点指向None，当未到达尾部时
while cur != None:
count += 1
cur = cur.next # 将cur后移一个节点，这一句很关键，
return count
def travel(self):
"""遍历链表"""
cur = self.__head
while cur != None:
print(cur.elem,end=" ")
cur = cur.next
# 在头部插入数据的逻辑
# 第一步，把新元素的next指向第一个节点，
# 第二步，把head指向这个新元素
# 这个逻辑也是可以处理空链表的情况，
def add(self, item):
"""头部添加元素"""
# 先创建一个保存item值的节点
node = SingleNode(item)
# 将新节点的链接域next指向头节点，即_head指向的位置
node.next = self.__head # 这个__head是原来的头部节点，
# 将链表的头_head指向新节点
self.__head = node
def append(self, item):
"""尾部添加元素"""
node = SingleNode(item)
# 先判断链表是否为空，若是空链表，则将_head指向新节点
if self.is_empty():
self.__head = node
# 若不为空，则找到尾部，将尾节点的next指向新节点
else:
cur = self.__head
while cur.next != None:
cur = cur.next # 这个是一个属性，保存了一个节点类对象了，通过一通遍历，就把cur变成了尾结点了，
cur.next = node # 这就是把尾结点的指针指向下一个节点，
# 通过坐标插入的实现逻辑
# inset(2,300)
# 第一步，让新的节点，指向原来节点是2的节点，
# 第二步，让左边是1的节点，指向新的节点，
# 因为传过来的坐标是用户使用的，所以需要控制，
# 1，如果是传入的0
# 2，如果是传入的比长度还要大
def insert(self, pos, item):
"""指定位置添加元素"""
# 若指定位置pos为第一个元素之前，则执行头部插入
if pos <= 0:
self.add(item)
# 若指定位置超过链表尾部，则执行尾部插入
elif pos > (self.length() - 1):
self.append(item)
# 找到指定位置
else:
node = SingleNode(item)
count = 0
# pre用来指向指定位置pos的前一个位置pos-1，初始从头节点开始移动到指定位置
pre = self.__head
while count < (pos - 1):
count += 1
pre = pre.next # 如果pos是2，那这个pre.next就是原来坐标是2的节点，
node.next = pre.next # 新节点node的next指向插入位置的节点
pre.next = node # 将插入位置的前一个节点的next指向新节点
# 传入一个数据，需要删除具体的数据，
# 实现逻辑，
# 需要把删除的节点的上一个节点的指针指向下一个节点，让这个链表连接起来，
# 用两个游标来解决这个问题，
# 1，cur游标指向head
# 2，pre游标指向cur，
# 3，cur指向cur.next
def remove(self, item):
"""删除节点"""
cur = self.__head
pre = None
while cur != None:
if cur.elem == item: # 找到了要删除的元素
if cur == self.__head: # 如果找到的要删除的节点正好是第一个节点，怎么判断是第一个节点？：cur == self.__head
self.__head = cur.next # 直接是让head指向被删除节点的next
else: #
pre.next = cur.next # 将删除位置前一个节点的next指向删除位置的后一个节点，这样的写法即使只有一个节点，也能实现，
break
else:
# 继续按链表后移节点，这两句就是把两个游标都往后移动，
pre = cur
cur = cur.next
# 实现逻辑
# 还是需要遍历列表的，判断节点的数据和用户要找的数据，是否相等，如果相等返回true，否则就是false，
def search(self, item):
"""链表查找节点是否存在，并返回True或者False"""
cur = self.__head
while cur != None:
if cur.elem == item:
return True
cur = cur.next
return False
if __name__ == "__main__":
ll=SingleLinkList()
print(ll.is_empty())
print(ll.length())
ll.append(1)
print(ll.is_empty())
print(ll.length())
ll.append(2)
ll.append(3)
ll.append(4)
ll.append(5)
ll.add(9)
ll.insert(-1,200)
ll.insert(1,300)
ll.insert(11,400)
ll.remove(400)
ll.travel()
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""" # 双向链表 # 每一个节点需要保存三个内容了，上一个节点的地址，本个节点的数据，下一个节点的地址， # 这样就有一个后继节点和前驱节点， # 对于头结点的前驱节点是空，对于尾节点的下一个节点是空， """
################## python实现双向链表 #######################
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): # 和单链表是一样的，
"""判断链表是否为空"""
return self.__head is None # self.__head == None你可以使用双等号，但是pep8推荐使用is，
def length(self): # 和单链表是一样的，
"""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): # 和单链表是一样的，
"""遍历链表"""
cur = self.__head
while cur != None:
print(cur.item)
cur = cur.next
# 这个和单链表不一样，
# 你在头部新增了一个节点
# 第一步，新的节点的next指向下一个节点
# 第二步，新节点的等于head
# 第三步，原来的头部节点的prev指向新的节点，
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:
node.next = self.__head # 空链表的时候self.__head还是一个none，所以next是等于none的，
self.__head=node # 让头部节点等于这个节点，
node.next.prev = node # node.next这是原来的头节点，他的prev指向新节点
# 这个和单链表不一样，
# 第一步，原来的尾结点的next指向新的节点，
# 第二步，新的节点的prev，指向原来的尾结点，
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 # 这一步就是移动到尾节点
# 将尾节点cur的next指向node
cur.next = node
# 将node的prev指向cur
node.prev = cur
# 这个插入，和单链表不一样，
# 第一步，新的节点的next指向原来位置的节点，node.next = cur
# 第二步，新的节点的prev指向原来位置的上一个节点cur.prev，node.prev = cur.prev
# 第三步，原来位置的上一个节点的next指向新的节点，node,prev.next = node
# 第四步，原来位置的prev指向新的节点，cur.prev = node
# 代码不是唯一的，但是要理清楚，这种可能是面试题，可以画图理解，
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:
cur = self._head
count = 0
# 移动到指定位置的前一个位置
while count < pos:
count += 1
cur = cur.next
# 退出循环的时候，cur指向pos位置
node = Node(item)
node.next = cur # 第一步，新的节点的next指向原来位置的节点
node.prev = cur.prev # 第二步，新的节点的prev指向原来位置的上一个节点
node.prev.next = node # 第三步，原来位置的上一个节点的next指向新的节点
cur.prev = node # 第四步，原来位置的prev指向新的节点
# 和单链表的逻辑不一样，
# 第一步：让删除节点的上一个节点的next，指向删除节点的下一个节点，cur.prev.next = cur.next
# 第二步，让删除节点的下一个的prev，指向删除节点的上一个节点，cur.next.prev = cur.prev
# 如果是首节点，
# 第一步：让head等于当前节点的下一个节点
# 第二步：把当前节点的下一个节点的prev变成none，
# 只有一个节点的时候，
# 直接让head等于当前节点的next，因为当前节点的next是none，
def remove(self, item):
"""删除元素"""
cur=self.__head
while cur != None:
if cur.item == item:
if cur ==self.__head:
self.__head=cur.next
if cur.next: # 这是专门处理只有一个节点的时候，因为只有一个节点，cur.next.prev这是没有值的，
cur.next.prev=None
else:
cur.prev.next = cur.next # 将cur的前一个节点的next指向cur的后一个节点
if cur.next:
cur.next.prev = cur.prev # 将cur的后一个节点的prev指向cur的前一个节点
break
else:
cur=cur.next
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
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)
ll.travel()
ll.remove(1)
ll.travel()
################## python实现单向循环链表 #######################
# 单向循环链表，
# 和单向链表的唯一区别在于尾结点的next指向了头结点了，
class Node(object):
"""节点"""
def __init__(self, item):
self.item = item
self.next = None
class SinCycLinkedlist(object):
"""单向循环链表"""
def __init__(self,node=None):
self.__head = None
if node:
node.next=node # 只有一个元素也要指向自己，
def is_empty(self): # 和单链表一样，
"""判断链表是否为空"""
return self.__head == None
def length(self):
"""返回链表的长度"""
# 如果链表为空，返回长度0
if self.is_empty():
return 0
count = 1
cur = self.__head
while cur.next != self.__head: # 判断尾部的条件变了，如果一个节点的next是头部节点，这就是尾结点了，
count += 1
cur = cur.next
return count
def travel(self):
"""遍历链表"""
if self.is_empty():
return
cur = self.__head
while cur.next != self.__head:
print(cur.item)
cur = cur.next
# 退出循环，cur指向尾结点，但是尾结点的元素未打印，
print(cur.item) # 对于空节点，一个节点的情况也是能满足的，
# 逻辑
# 第一步，把新节点的next指向原来的头节点
# 第二步，把头结点指向到新节点，
# 第三步，把尾结点的next指向头结点，
# 如果是一个空的链表，
def add(self, item):
"""头部添加节点"""
node = Node(item)
if self.is_empty():
self.__head = node
node.next = self.__head
else:
node.next = self.__head # 添加的节点指向__head
cur = self.__head # 这是设置游标
while cur.next != self.__head:
cur = cur.next # 不断的往后移动
cur.next = node # 退出循环，cur就是指向了尾结点，将尾部节点的next指向node
self.__head = node # 把头结点指向到新节点，
# 逻辑
# 第一步，把新的节点的next指向head，
# 第二步，把原来的尾结点的next指向新节点，
def append(self, item):
"""尾部添加节点"""
node = Node(item)
if self.is_empty():
self.__head = node
node.next = self.__head
else:
# 移到链表尾部
cur = self.__head
while cur.next != self.__head:
cur = cur.next
cur.next = node # 将尾节点指向node
node.next = self.__head # 将node指向头节点__head
# 逻辑和单链表是一样的，
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
node.next = cur.next
cur.next = node
# 逻辑
# 如果删除的是头结点，
# 第一步，head指向删除节点的下一个节点
# 第二步，尾结点的next指向新的head，
# 如果不是头结点，
# 和单链表一样，直接把删除节点上一个节点的next指向，删除节点的下一个节点，
def remove(self, item):
"""删除一个节点"""
# 若链表为空，则直接返回
if self.is_empty():
return
cur = self.__head
pre = None
while cur.next != self.__head:
if cur.item==item:
if cur.next == self.__head: # 这是头结点的情况，
#如果是头结点还是需要遍历一遍，
rcur=self.__head
while rcur.next != self.__head:
rcur=rcur.next
self.__head = cur.next
rcur.next=self.__head
else: # 不是头结点的情况
pre.next=cur.next
return
else:
pre= cur
cur=cur.next
# 退出循环，cur指向尾结点，
if cur.item == item:
if cur ==self.__head:
self.__head=None
else:
pre.next = cur.next
# 和单链表不一样
def search(self, item):
"""查找节点是否存在"""
if self.is_empty():
return False
cur = self.__head
while cur.next != self.__head: # 这种遍历把尾部节点漏掉了，对尾结点单独处理一下，
if cur.item == item:
return True
else:
cur = cur.next
# 退出循环，cur指向的尾结点，
if cur.item == item: # 对尾节点进行判断，
return True
return False
# 所以你会发现整个过程，代码不是问题，都是最基本的，关键是要把逻辑理清楚，
# 你还可以对双向链表进行扩充，就是变成双向循环链表，
if __name__ == "__main__":
ll = SinCycLinkedlist()
ll.add(1)
ll.add(2)
ll.append(3)
ll.insert(2, 4)
ll.insert(4, 5)
ll.insert(0, 6)
ll.travel()
ll.remove(1)
ll.travel()
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哈希表
哈希表（又称为散列表），是一种线性表的存储结构。哈希表由一个顺序表（数组）和一个哈希函数组成。哈希函数h(k)将k作为自变量，返回元素的存储下标。
哈希表在Python中的应用
a、字典与集合都是通过哈希表来实现的
b、 在Python中的字典：
a = {‘name‘: ‘Alex‘, ‘age‘: 18, ‘gender‘: ‘Man‘}，使用哈希表存储字典，通过哈希函数将字典的键映射为下标。
c、在字典键值对数量不多的情况下，几乎不会发生哈希冲突，此时查找一个元素的时间复杂度为O(1)。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/andy0816/p/12348242.html
时间： 2024-10-21 08:08:30