Python刷題總結

以下是我用python刷算法的記錄，記下來以便複習

1. 線性表

• 順序表

# 創建順序表
a = []
a = list()
# 在尾部插入元素x
a.append(x)
# 刪除索引i的元素
a.pop(i)

• 鏈表

class linkNode():
  def __init__(x, y)
    self.val = x
    self.next = y

• 堆棧

# 創建堆棧
s = []
# 壓入元素
s.append(x)
# 彈出元素
s.pop()
# 判斷是否爲空
s
# 判斷是否已滿
len(s) < maxsize

• 先進先出隊列

from queue import Queue

# 創建隊列
q = Queue(100)
# 元素x入隊
q.put(x)
# 隊首元素出隊
q.get()
# 判斷隊空，隊空返回True
q.empty()
# 判斷隊滿，隊滿返回True
q.full()
# 返回隊列大小
q.qsize()

• 優先級隊列

from queue import PriorityQueue
"""
PriorityQueue繼承了Queue，改寫了_put和_get方法，底層調用了heappush和heappop實現了優先級的管理
"""

# 創建隊列
q = PriorityQueue(100)
# 元素x入隊
q.put(x)
# 隊首元素出隊
q.get()
# 判斷隊空，隊空返回True
q.empty()
# 判斷隊滿，隊滿返回True
q.full()
# 返回隊列大小
q.qsize()

• 元組(不可變列表)

a = ()
a = tuple()

2. 字典(哈希表)

# 創建字典
a = dict()
a = {}
# 插入元素，k表示鍵，v表示值
a[k] = v
# 取出元素
a[k]
a.get(k, default)
# 查看所有鍵
a.keys()
# 查看所有值
a.values()
# 查看所有鍵值對
a.items()

3. 集合

# 創建集合
a = set()
# 添加元素x
a.add(x)
# 刪除元素x
a.remove(x)
# 集合a，b的交集
a & b
# 集合a，b的並集
a | b

4. 堆

import heapq
"""
heapq實現的是最小堆，將數組調整成堆的結構
"""

s = [3,1,4,2,6]
# 小根堆
# 將數組調整爲小根堆
heapq.heapify(s)   #=> s = [1, 2, 4, 3, 6]
# 彈出最小元素
heapq.heappop(s)   #=> 1
# 插入元素0
heapq.heappush(s, 0)  #=> s = [0, 2, 4, 6, 3]
# 彈出最小元素並插入1
heapq.heapreplace(s, 1) #=> s = [1, 2, 4, 6, 3]

# 大根堆
ns = [(-i, i) for i in s]
heapq.heapify(ns)
heapq.heappop(ns)[1]      #=> 6

5. 排序

"""
sort是可變對象(字典、列表)的方法，在原地對序列進行排序，無返回值；
sorted是python的內置函數，需要傳遞排序對象作爲參數，返回一個排序後的迭代器(不改變原數組)；
"""

# sorted方法
# 對字典進行排序
dic = {'a':31, 'bc':5, 'c':3, 'asd':4, 'aa':74, 'd':0}
# 對字典按照值降序排列
sorted(dic.items(), key=lambda x: x[-1], reverse=True)
# [('aa', 74), ('a', 31), ('bc', 5), ('asd', 4), ('c', 3), ('d', 0)]
# 對字典按照鍵升序排列
sorted(dic.items(), key=lambda x: x[0], reverse=False)
[('a', 31), ('aa', 74), ('asd', 4), ('bc', 5), ('c', 3), ('d', 0)]

# sort
a = [3,4,2,1]
a.sort()