【30天玩转python】高级数据结构

时间:2025/8/25 12:57:29来源：https://blog.csdn.net/weixin_39372311/article/details/142243581 浏览次数:0次

高级数据结构

在 Python 中，除了基础的列表、元组、字典和集合等数据结构之外，还有一些更复杂和高级的数据结构。这些数据结构在解决特定问题时能够提供更好的性能和更强的功能。本节将介绍一些常用的高级数据结构，包括堆、队列、双端队列、链表、树、图等，了解它们的基本概念以及在 Python 中的实现方式。

1. 堆（Heap）

堆是一种特殊的树形数据结构，满足堆属性。堆可以分为最小堆和最大堆，最小堆中父节点的值总是小于或等于子节点，而最大堆中父节点的值总是大于或等于子节点。

在 Python 中，heapq 模块提供了堆的实现，默认是最小堆。

1.1 使用 `heapq` 模块

import heapq# 创建一个最小堆
heap = []
heapq.heappush(heap, 10)
heapq.heappush(heap, 1)
heapq.heappush(heap, 5)print(heap)  # 输出：[1, 10, 5]# 弹出最小元素
min_element = heapq.heappop(heap)
print(min_element)  # 输出：1

1.2 堆排序

利用堆的性质可以实现高效的排序。

def heap_sort(arr):heap = []for element in arr:heapq.heappush(heap, element)return [heapq.heappop(heap) for _ in range(len(heap))]arr = [3, 1, 4, 1, 5, 9]
sorted_arr = heap_sort(arr)
print(sorted_arr)  # 输出：[1, 1, 3, 4, 5, 9]

2. 队列（Queue）

队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，最先加入的元素最先被移出。在 Python 中，可以使用 collections.deque 实现队列，也可以使用 queue.Queue 实现线程安全的队列。

2.1 使用 `collections.deque`

from collections import dequequeue = deque([1, 2, 3])
queue.append(4)  # 入队
print(queue)  # 输出：deque([1, 2, 3, 4])queue.popleft()  # 出队
print(queue)  # 输出：deque([2, 3, 4])

2.2 使用 `queue.Queue`

from queue import Queueq = Queue()
q.put(1)  # 入队
q.put(2)
q.put(3)print(q.get())  # 出队，输出：1
print(q.get())  # 输出：2

3. 双端队列（Deque）

双端队列（Deque）是可以在两端进行插入和删除的队列。在 Python 中，可以使用 collections.deque 来实现双端队列。

from collections import dequedq = deque([1, 2, 3])
dq.append(4)       # 从右端插入
dq.appendleft(0)   # 从左端插入
print(dq)          # 输出：deque([0, 1, 2, 3, 4])dq.pop()           # 从右端删除
dq.popleft()       # 从左端删除
print(dq)          # 输出：deque([1, 2, 3])

4. 链表（Linked List）

链表是一种线性数据结构，由多个节点组成。每个节点包含两部分：数据和指向下一个节点的引用。链表的优势是插入和删除元素非常高效，尤其是与数组相比。

4.1 单链表的实现

class Node:def __init__(self, data):self.data = dataself.next = Noneclass LinkedList:def __init__(self):self.head = Nonedef append(self, data):new_node = Node(data)if not self.head:self.head = new_nodereturnlast_node = self.headwhile last_node.next:last_node = last_node.nextlast_node.next = new_nodedef print_list(self):current = self.headwhile current:print(current.data, end=" -> ")current = current.nextprint("None")# 使用链表
ll = LinkedList()
ll.append(1)
ll.append(2)
ll.append(3)
ll.print_list()  # 输出：1 -> 2 -> 3 -> None

5. 树（Tree）

树是一种层次型的数据结构，由节点组成，通常包括一个根节点和若干子节点。树的常见类型有二叉树、二叉搜索树、平衡树等。

5.1 二叉树的实现

class TreeNode:def __init__(self, data):self.data = dataself.left = Noneself.right = None# 创建二叉树
root = TreeNode(1)
root.left = TreeNode(2)
root.right = TreeNode(3)
root.left.left = TreeNode(4)
root.left.right = TreeNode(5)# 前序遍历
def preorder_traversal(node):if node:print(node.data, end=" ")preorder_traversal(node.left)preorder_traversal(node.right)preorder_traversal(root)  # 输出：1 2 4 5 3

6. 图（Graph）

图是由顶点和边组成的复杂数据结构，图可以是有向图或无向图，也可以是带权图。常用的表示方法包括邻接矩阵和邻接表。

6.1 使用邻接表表示图

class Graph:def __init__(self):self.graph = {}def add_edge(self, u, v):if u not in self.graph:self.graph[u] = []self.graph[u].append(v)def print_graph(self):for node in self.graph:print(f"{node} -> {self.graph[node]}")# 创建图
g = Graph()
g.add_edge(0, 1)
g.add_edge(0, 2)
g.add_edge(1, 2)
g.add_edge(2, 0)
g.add_edge(2, 3)g.print_graph()
# 输出：
# 0 -> [1, 2]
# 1 -> [2]
# 2 -> [0, 3]

7. 哈希表（Hash Table）

哈希表是一种基于键值对的数据结构，使用哈希函数将键映射到对应的值。Python 中的字典（dict）实际上是哈希表的实现。

7.1 使用字典

hash_table = {}
hash_table["name"] = "Alice"
hash_table["age"] = 25print(hash_table)  # 输出：{'name': 'Alice', 'age': 25}
print(hash_table["name"])  # 输出：Alice