Python 常用的数据结构与算法
引言
Python 作为一门流行且多功能的高级编程语言，提供了一系列高效的数据结构和算法，使其在数据处理、机器学习和人工智能等广泛的应用中脱颖而出。本文深入探讨 Python 中常用的数据结构和算法，帮助您理解它们的功能和应用场景。
数据结构
列表（List）
列表是一个有序、可变的数据结构，它可以存储任何类型的元素。列表中的元素使用索引访问，索引从 0 开始。HTML在线运行.JS转Excel!
元组（Tuple）
元组是一个有序、不变的数据结构，与列表类似，但也有一些关键区别。元组一旦创建，就不能被修改。
字典（Dictionary）
字典是一个无序的数据结构，它将键与值相关联。字典的键必须是唯一的，而值可以是任何类型。wangli!
集合（Set）
集合是一个无序、唯一元素的数据结构。集合中不允许重复元素，可以用来消除重复项并查找交集和并集。
算法
排序算法
- 快速排序（Quicksort）：一种递归排序算法，在平均情况下具有 O(n log n) 的时间复杂度。
- 归并排序（Mergesort）：一种分治排序算法，具有 O(n log n) 的时间复杂度，但不原地排序。
搜索算法
- 二分查找（Binary Search）：一种高效的搜索算法，适用于已排序的列表或数组，其时间复杂度为 O(log n)。
- 广度优先搜索（BFS）：一种用于遍历图或树的数据结构的算法，其时间复杂度为 O(V + E)，其中 V 是顶点的数量，E 是边的数量。
哈希算法
- 哈希表（Hash Table）：一种使用哈希函数将键映射到值的数据结构，从而实现快速查找。
- 哈希碰撞（Hash Collision）：当两个或多个键哈希到同一位置时发生的冲突，可以通过使用链地址法或开放寻址法来解决。
数据结构和算法的应用
Python 中的数据结构和算法广泛应用于：
* 数据存储和提取
* 数据分析和处理
* 机器学习和深度学习
* 图形算法
* 并行编程
Ask and Answer
-
问：Python 中的列表和元组有什么区别？
答：列表是可变的，而元组是不可变的。 -
问：快速排序和归并排序哪种更快？
答：平均情况下，快速排序更快。 -
问：二分查找仅适用于排序的列表吗？
答：是的，二分查找要求列表或数组已排序。 -
问：Python 中的集合能做什么？
答：集合可以消除重复项，查找交集和并集，并执行集合运算。
原创文章，作者：魏景忆，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_113599.html
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