本文小编为大家详细介绍“Python高级数据结构与算法实例分析”,内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇“Python高级数据结构与算法实例分析”文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起来学习新知识吧。
我们将从以下几个方面来展开本文的内容:
栈(Stack)
队列(Queue)
链表(Linked List)
堆(Heap)
排序算法(Sorting Algorithms)
查找算法(Searching Algorithms)
栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,只允许在栈顶进行插入和删除操作。在Python中,我们可以使用列表(list)实现栈。
class Stack: def __init__(self): self.items = [] def push(self, item): self.items.append(item) def pop(self): if not self.is_empty(): return self.items.pop() def peek(self): if not self.is_empty(): return self.items[-1] def is_empty(self): return len(self.items) == 0 def size(self): return len(self.items)
队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,只允许在队尾进行插入操作,而在队头进行删除操作。在Python中,我们可以使用collections
模块中的deque
类实现队列。
from collections import deque class Queue: def __init__(self): self.items = deque() def enqueue(self, item): self.items.append(item) def dequeue(self): if not self.is_empty(): return self.items.popleft() def is_empty(self): return len(self.items) == 0 def size(self): return len(self.items) previous.next = current.next else: raise ValueError("Data not found in the list")
堆是一种特殊的完全二叉树,它的每个节点都大于等于(最大堆)或小于等于(最小堆)其子节点。在Python中,我们可以使用heapq
库实现堆。
import heapq class MaxHeap: def __init__(self): self.items = [] def push(self, item): heapq.heappush(self.items, -item) def pop(self): return -heapq.heappop(self.items) def peek(self): return -self.items[0] def is_empty(self): return len(self.items) == 0 def size(self): return len(self.items)
冒泡排序是一种简单的排序算法,通过重复遍历列表,比较相邻元素并交换不正确的顺序。
def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): for j in range(0, n - i - 1): if arr[j] > arr[j + 1]: arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
选择排序是一种简单的排序算法,每次遍历列表找到最小(或最大)的元素,将其放到正确的位置。
def selection_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): min_index = i for j in range(i + 1, n): if arr[j] < arr[min_index]: min_index = j arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]
插入排序是一种简单的排序算法,将未排序的元素逐个插入已排序的序列中。
def insertion_sort(arr): n = len(arr) for i in range(1, n): key = arr[i] j = i - 1 while j >= 0 and arr[j] > key: arr[j + 1] = arr[j] j -= 1 arr[j + 1] = key
顺序查找是一种简单的查找算法,通过遍历列表,逐个比较元素来查找目标值。
def sequential_search(arr, target): for i in range(len(arr)): if arr[i] == target: return i return -1
二分查找是一种高效的查找算法,要求列表已排序。每次查找都将范围缩小一半,直到找到目标值。
def binary_search(arr, target): low, high = 0, len(arr) - 1 while low <= high: mid = (low + high) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: low = mid + 1 else: high = mid - 1 return -1
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