本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之链表。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
一、概述
链表(linked list)是一组数据项的集合,其中每个数据项都是一个节点的一部分,每个节点还包含指向下一个节点的链接。
根据结构的不同,链表可以分为单向链表、单向循环链表、双向链表、双向循环链表等。其中,单向链表和单向循环链表的结构如下图所示:
二、ADT
这里只考虑单向循环链表ADT,其他类型的链表ADT大同小异。单向循环链表ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口:
① SinCycLinkedlist() 创建单向循环链表
② add(item) 向链表中插入数据项
③ remove(item) 删除链表中的数据项
④ search(item) 在链表中查找数据项是否存在
⑤ empty() 判断链表是否为空
⑥ size() 返回链表中数据项的个数
单向循环链表操作的示意图如下:
三、Python实现
Python的内建类型list底层是由C数组实现的,list在功能上更接近C++的vector(因为可以动态调整数组大小)。我们都知道,数组是连续列表,链表是链接列表,二者在概念和结构上完全不同,因此list不能用于实现链表。
在C/C++中,通常采用“指针+结构体”来实现链表;而在Python中,则可以采用“引用+类”来实现链表。在下面的代码中,SinCycLinkedlist类代表单向循环链表,Node类代表链表中的一个节点:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- class Node: def __init__(self, initdata): self.__data = initdata self.__next = None def getData(self): return self.__data def getNext(self): return self.__next def setData(self, newdata): self.__data = newdata def setNext(self, newnext): self.__next = newnext class SinCycLinkedlist: def __init__(self): self.head = Node(None) self.head.setNext(self.head) def add(self, item): temp = Node(item) temp.setNext(self.head.getNext()) self.head.setNext(temp) def remove(self, item): prev = self.head while prev.getNext() != self.head: cur = prev.getNext() if cur.getData() == item: prev.setNext(cur.getNext()) prev = prev.getNext() def search(self, item): cur = self.head.getNext() while cur != self.head: if cur.getData() == item: return True cur = cur.getNext() return False def empty(self): return self.head.getNext() == self.head def size(self): count = 0 cur = self.head.getNext() while cur != self.head: count += 1 cur = cur.getNext() return count if __name__ == '__main__': s = SinCycLinkedlist() print('s.empty() == %s, s.size() == %s' % (s.empty(), s.size())) s.add(19) s.add(86) print('s.empty() == %s, s.size() == %s' % (s.empty(), s.size())) print('86 is%s in s' % ('' if s.search(86) else ' not',)) print('4 is%s in s' % ('' if s.search(4) else ' not',)) print('s.empty() == %s, s.size() == %s' % (s.empty(), s.size())) s.remove(19) print('s.empty() == %s, s.size() == %s' % (s.empty(), s.size()))
运行结果:
$ python sincyclinkedlist.py s.empty() == True, s.size() == 0 s.empty() == False, s.size() == 2 86 is in s 4 is not in s s.empty() == False, s.size() == 2 s.empty() == False, s.size() == 1
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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