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Python 中的数据结构介绍

news 来源：原创 2025/8/18 18:19:17

Python 是一种功能强大的编程语言，它内置了多种数据结构，以便用户能够方便、高效地存储、处理和访问数据。数据结构是组织和存储数据的方式，不同的数据结构适用于不同的应用场景。掌握 Python 中的基本数据结构，可以使代码更加简洁高效。

本文将对 Python 中常用的数据结构进行介绍，涵盖列表（List）、元组（Tuple）、集合（Set）、字典（Dictionary）以及队列（Queue）和栈（Stack）等常见数据结构。

1. 列表（List）

列表是 Python 中最常用的数据结构之一，它是一个有序的、可变的元素集合。列表可以包含任意类型的元素，可以包含重复的元素，且支持通过索引访问元素。

创建列表：

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
mixed_list = [1, "Python", 3.14, True]

常见操作：

访问元素：使用索引访问列表中的元素（从 0 开始）。
```
print(my_list[0])  # 输出: 1
```

修改元素：可以通过索引修改列表中的元素。

my_list[0] = 100
print(my_list)  # 输出: [100, 2, 3, 4, 5]

添加元素：使用 append() 向列表添加单个元素，使用 extend() 向列表添加多个元素。

my_list.append(6)  # 添加一个元素
my_list.extend([7, 8])  # 添加多个元素
print(my_list)  # 输出: [100, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

删除元素：使用 remove() 删除指定元素，使用 pop() 删除并返回指定索引位置的元素。

my_list.remove(100)  # 删除值为100的元素
my_list.pop(2)  # 删除索引为2的元素并返回
print(my_list)  # 输出: [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

2. 元组（Tuple）

元组与列表类似，都是有序的元素集合，但是元组是不可变的。这意味着一旦创建了元组，不能修改其中的元素。元组通常用于存储不需要修改的数据。

创建元组：

my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
mixed_tuple = (1, "Python", 3.14, True)

常见操作：

访问元素：与列表类似，使用索引访问元组中的元素。
```
print(my_tuple[0])  # 输出: 1
```

无法修改：元组一旦创建，就不能修改其中的元素。

# 错误示例：尝试修改元组元素会报错
# my_tuple[0] = 100  # 会抛出 TypeError

3. 集合（Set）

集合是一个无序且不包含重复元素的数据结构。集合通常用于去重操作或测试成员资格。它支持常见的集合运算，如并集、交集和差集。

创建集合：

my_set = {1, 2, 3, 4}
empty_set = set()  # 创建空集合

常见操作：

添加元素：使用 add() 向集合添加元素。

my_set.add(5)
print(my_set)  # 输出: {1, 2, 3, 4, 5}

删除元素：使用 remove() 删除指定元素。

my_set.remove(3)
print(my_set)  # 输出: {1, 2, 4, 5}

集合运算：支持并集、交集、差集等集合运算。

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}# 并集
print(set1 | set2)  # 输出: {1, 2, 3, 4, 5}# 交集
print(set1 & set2)  # 输出: {3}# 差集
print(set1 - set2)  # 输出: {1, 2}

4. 字典（Dictionary）

字典是一种无序的键值对集合，它允许通过键来快速查找对应的值。字典中的键是唯一的，但值可以重复。字典广泛用于存储需要快速访问的数据。

创建字典：

my_dict = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}

常见操作：

访问元素：通过键访问字典中的值。
```
print(my_dict["name"])  # 输出: Alice
```

修改元素：通过键修改字典中的值。

my_dict["age"] = 26
print(my_dict)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 26, 'city': 'New York'}

添加元素：向字典添加新的键值对。

my_dict["job"] = "Engineer"
print(my_dict)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 26, 'city': 'New York', 'job': 'Engineer'}

删除元素：使用 del 删除指定的键值对。

del my_dict["city"]
print(my_dict)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 26, 'job': 'Engineer'}

5. 队列（Queue）和栈（Stack）

队列和栈是两种常见的线性数据结构。它们的主要区别在于数据元素的插入和删除顺序。

栈（Stack）：栈遵循“后进先出”（LIFO，Last In First Out）的原则，插入的元素在栈顶，删除元素也是从栈顶进行的。

可以使用 Python 的 list 来实现栈：
```
stack = []
stack.append(1)  # 入栈
stack.append(2)
stack.pop()  # 出栈，返回 2
print(stack)  # 输出: [1]
```
队列（Queue）：队列遵循“先进先出”（FIFO，First In First Out）的原则，插入的元素在队尾，删除元素从队头进行。可以使用 collections.deque 来高效实现队列。
```
from collections import deque
queue = deque([1, 2, 3])
queue.append(4)  # 入队
queue.popleft()  # 出队，返回 1
print(queue)  # 输出: deque([2, 3, 4])
```

6. 总结

Python 提供了多种数据结构，每种数据结构在不同的场景下都有其独特的优势。掌握这些基础数据结构，有助于我们编写更加高效和易维护的代码。

列表（List）：有序、可变、允许重复元素，适合存储有序数据。
元组（Tuple）：有序、不可变、允许重复元素，适合存储不需要修改的数据。
集合（Set）：无序、唯一，适合去重和集合运算。
字典（Dictionary）：无序、键值对，适合存储需要快速查找的数据。
队列（Queue）和栈（Stack）：适用于需要按特定顺序处理数据的场景。

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1. 列表（List）

2. 元组（Tuple）

3. 集合（Set）

4. 字典（Dictionary）

5. 队列（Queue）和栈（Stack）

6. 总结

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