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。

pythonisehybridmodelofcompilationand interpretation:1)thepythoninterspretercompilesourcececodeintoplatform- interpententbybytecode.2)thepytythonvirtualmachine(pvm)thenexecuteCutestestestesteSteSteSteSteSteSthisByTecode,BelancingEaseofuseWithPerformance。

pythonisbothinterpretedAndCompiled.1)它的compiledTobyTecodeForportabilityAcrosplatforms.2)bytecodeisthenInterpreted,允许fordingfordforderynamictynamictymictymictymictyandrapiddefupment,尽管Ititmaybeslowerthananeflowerthanancompiledcompiledlanguages。

是的,YouCanconCatenatElistsusingAloopInpyThon.1)使用eparateLoopsForeachListToAppendIteMstoaresultList.2)useanestedlooptoiterateOverMultipliplipliplipliplipliplipliplipliplipliplistforamoreConciseApprace.3)

ThemostefficientmethodsforconcatenatinglistsinPythonare:1)theextend()methodforin-placemodification,2)itertools.chain()formemoryefficiencywithlargedatasets.Theextend()methodmodifiestheoriginallist,makingitmemory-efficientbutrequirescautionifpreserving

pythonboopsincludeforandwhileloops,with forloopsidealforequencessand and whileloopsforcondition repetition.bestpracticesinvolve:1)使用listComprehensionsforshensionsforsimpletranspletransformations,2)obseringEnumerateForIndex-valuepairs,3)optingftingftingfortermornemoremoremoremore

Python不是严格的逐行执行,而是基于解释器的机制进行优化和条件执行。解释器将代码转换为字节码,由PVM执行,可能会预编译常量表达式或优化循环。理解这些机制有助于优化代码和提高效率。

可以使用多种方法在Python中连接两个列表:1.使用 操作符,简单但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但会修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可读性;4.使用itertools.chain函数,内存效率高但需额外导入;5.使用列表解析,优雅但可能过于复杂。选择方法应根据代码上下文和需求。


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