Python中的高级数据结构

数据结构

数据结构的概念很好理解,就是用来将数据组织在一起的结构。换句话说,数据结构是用来存储一系列关联数据的东西。在Python中有四种内建的数据结构,分别是List、Tuple、Dictionary以及Set。大部分的应用程序不需要其他类型的数据结构,但若是真需要也有很多高级数据结构可供选择,例如Collection、Array、Heapq、Bisect、Weakref、Copy以及Pprint。本文将介绍这些数据结构的用法,看看它们是如何帮助我们的应用程序的。

关于四种内建数据结构的使用方法很简单,并且网上有很多参考资料,因此本文将不会讨论它们。

1. Collections

collections模块包含了内建类型之外的一些有用的工具,例如Counter、defaultdict、OrderedDict、deque以及nametuple。其中Counter、deque以及defaultdict是最常用的类。

1.1 Counter()

如果你想统计一个单词在给定的序列中一共出现了多少次,诸如此类的操作就可以用到Counter。来看看如何统计一个list中出现的item次数:

若要统计一个list中不同单词的数目,可以这么用:

如果需要对结果进行分组,可以这么做:

以下的代码片段找出一个字符串中出现频率最高的单词,并打印其出现次数。

1.2 Deque

Deque是一种由队列结构扩展而来的双端队列(double-ended queue),队列元素能够在队列两端添加或删除。因此它还被称为头尾连接列表(head-tail linked list),尽管叫这个名字的还有另一个特殊的数据结构实现。

Deque支持线程安全的,经过优化的append和pop操作,在队列两端的相关操作都能够达到近乎O(1)的时间复杂度。虽然list也支持类似的操作,但是它是对定长列表的操作表现很不错,而当遇到pop(0)和insert(0, v)这样既改变了列表的长度又改变其元素位置的操作时,其复杂度就变为O(n)了。

来看看相关的比较结果:

另一个例子是执行基本的队列操作:

译者注:rotate是队列的旋转操作,Right rotate(正参数)是将右端的元素移动到左端,而Left rotate(负参数)则相反。

1.3 Defaultdict

这个类型除了在处理不存在的键的操作之外与普通的字典完全相同。当查找一个不存在的键操作发生时,它的default_factory会被调用,提供一个默认的值,并且将这对键值存储下来。其他的参数同普通的字典方法dict()一致,一个defaultdict的实例同内建dict一样拥有同样地操作。

defaultdict对象在当你希望使用它存放追踪数据的时候很有用。举个例子,假定你希望追踪一个单词在字符串中的位置,那么你可以这么做:

是选择lists或sets与defaultdict搭配取决于你的目的,使用list能够保存你插入元素的顺序,而使用set则不关心元素插入顺序,它会帮助消除重复元素。

另一种创建multidict的方法:

一个更复杂的例子:

2. Array

array模块定义了一个很像list的新对象类型,不同之处在于它限定了这个类型只能装一种类型的元素。array元素的类型是在创建并使用的时候确定的。

如果你的程序需要优化内存的使用,并且你确定你希望在list中存储的数据都是同样类型的,那么使用array模块很合适。举个例子,如果需要存储一千万个整数,如果用list,那么你至少需要160MB的存储空间,然而如果使用array,你只需要40MB。但虽然说能够节省空间,array上几乎没有什么基本操作能够比在list上更快。

在使用array进行计算的时候,需要特别注意那些创建list的操作。例如,使用列表推导式(list comprehension)的时候,会将array整个转换为list,使得存储空间膨胀。一个可行的替代方案是使用生成器表达式创建新的array。看代码:

因为使用array是为了节省空间,所以更倾向于使用in-place操作。一种更高效的方法是使用enumerate:

对于较大的array,这种in-place修改能够比用生成器创建一个新的array至少提升15%的速度。

那么什么时候使用array呢?是当你在考虑计算的因素之外,还需要得到一个像C语言里一样统一元素类型的数组时。

3. Heapq

heapq模块使用一个用堆实现的优先级队列。堆是一种简单的有序列表,并且置入了堆的相关规则。

堆是一种树形的数据结构,树上的子节点与父节点之间存在顺序关系。二叉堆(binary heap)能够用一个经过组织的列表或数组结构来标识,在这种结构中,元素N的子节点的序号为2*N+1和2*N+2(下标始于0)。简单来说,这个模块中的所有函数都假设序列是有序的,所以序列中的第一个元素(seq[0])是最小的,序列的其他部分构成一个二叉树,并且seq[i]节点的子节点分别为seq[2*i+1]以及seq[2*i+2]。当对序列进行修改时,相关函数总是确保子节点大于等于父节点。

heapq模块有两个函数nlargest()和nsmallest(),顾名思义,让我们来看看它们的用法。

两个函数也能够通过一个键参数使用更为复杂的数据结构,例如:

来看看如何实现一个根据给定优先级进行排序,并且每次pop操作都返回优先级最高的元素的队列例子。

4. Bisect

bisect模块能够提供保持list元素序列的支持。它使用了二分法完成大部分的工作。它在向一个list插入元素的同时维持list是有序的。在某些情况下,这比重复的对一个list进行排序更为高效,并且对于一个较大的list来说,对每步操作维持其有序也比对其排序要高效。

假设你有一个range集合:

如果我想添加一个range (250, 400),我可能会这么做:

我们可以使用bisect()函数来寻找插入点:

bisect(sequence, item) => index 返回元素应该的插入点,但序列并不被修改。

新元素被插入到第5的位置。

5. Weakref

weakref模块能够帮助我们创建Python引用,却不会阻止对象的销毁操作。这一节包含了weak reference的基本用法,并且引入一个代理类。

在开始之前,我们需要明白什么是strong reference。strong reference是一个对对象的引用次数、生命周期以及销毁时机产生影响的指针。strong reference如你所见,就是当你将一个对象赋值给一个变量的时候产生的:

在这种情况下,这个列表有两个strong reference,分别是a和b。在这两个引用都被释放之前,这个list不会被销毁。

Weak reference则是对对象的引用计数器不会产生影响。当一个对象存在weak reference时,并不会影响对象的撤销。这就说,如果一个对象仅剩下weak reference,那么它将会被销毁。

你可以使用weakref.ref函数来创建对象的weak reference。这个函数调用需要将一个strong reference作为第一个参数传给函数,并且返回一个weak reference。

一个临时的strong reference可以从weak reference中创建,即是下例中的b():

请注意当我们删除strong reference的时候,对象将立即被销毁。

如果试图在对象被摧毁之后通过weak reference使用对象,则会返回None:

若是使用weakref.proxy,就能提供相对于weakref.ref更透明的可选操作。同样是使用一个strong reference作为第一个参数并且返回一个weak reference,proxy更像是一个strong reference,但当对象不存在时会抛出异常。

完整的例子:

引用计数器是由Python的垃圾回收器使用的,当一个对象的应用计数器变为0,则其将会被垃圾回收器回收。

最好将weak reference用于开销较大的对象,或避免循环引用(虽然垃圾回收器经常干这种事情)。

提示:只有library模块中定义的class instances、functions、methods、sets、frozen sets、files、generators、type objects和certain object types(例如sockets、arrays和regular expression patterns)支持weakref。内建函数以及大部分内建类型如lists、dictionaries、strings和numbers则不支持。

6. Copy()

通过shallow或deep copy语法提供复制对象的函数操作。

shallow和deep copying的不同之处在于对于混合型对象的操作(混合对象是包含了其他类型对象的对象,例如list或其他类实例)。

  • 对于shallow copy而言,它创建一个新的混合对象,并且将原对象中其他对象的引用插入新对象。
  • 对于deep copy而言,它创建一个新的对象,并且递归地复制源对象中的其他对象并插入新的对象中。

普通的赋值操作知识简单的将心变量指向源对象。

shallow copy (copy())操作创建一个新的容器,其包含的引用指向原对象中的对象。

deep copy (deepcopy())创建的对象包含的引用指向复制出来的新对象。

复杂的例子:

假定我有两个类,名为Manager和Graph,每个Graph包含了一个指向其manager的引用,而每个Manager有一个指向其管理的Graph的集合,现在我们有两个任务需要完成:

1) 复制一个graph实例,使用deepcopy,但其manager指向为原graph的manager。

2) 复制一个manager,完全创建新manager,但拷贝原有的所有graph。

7. Pprint()

Pprint模块能够提供比较优雅的数据结构打印方式,如果你需要打印一个结构较为复杂,层次较深的字典或是JSON对象时,使用Pprint能够提供较好的打印结果。

假定你需要打印一个矩阵,当使用普通的print时,你只能打印出普通的列表,不过如果使用pprint,你就能打出漂亮的矩阵结构

如果

额外的知识

一些基本的数据结构

1. 单链链表

2. 用Python实现的普林姆算法

译者注:普林姆算法(Prims Algorithm)是图论中,在加权连通图中搜索最小生成树的算法。

总结

如果想了解更多地数据结构信息请参阅相关文档。谢谢阅读。

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关于作者:熊崽Kevin

爱编程,爱画画,爱生活。云计算与大数据应用开发工程师。Imagine the fire, waiting for rises. BLOG(新浪微博:@熊崽Kevin) 个人主页 · 我的文章 · 17

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