数据结构与算法Python语言描述
数据结构与算法python语言实现

数据结构与算法python语言实现数据结构,顾名思义,是一种组织数据的方式。
在计算机科学中,数据结构是对计算机中数据的组织、存储和访问的描述,从而使得数据能够更加高效的被利用。
算法则是指一定的计算步骤,用来解决特定类型问题的方法。
结构和算法之间的关系紧密相连,一个好的数据结构可以给出高效的算法实现,而一个好的算法可以在一定的时间内解决大规模问题。
本篇文章主要介绍数据结构与算法在Python语言中的实现。
1. 线性表线性表是一种线性结构,它是多个数据元素按照特定的顺序排列而成,如数组。
Python中列表(list)是一种内置的线性数据结构,支持常见的插入、删除、查找等操作,同时还提供了丰富的方法和函数。
2. 栈栈是一种先进后出(FILO)的结构,只能在表尾进行插入和删除操作。
Python可以用列表(list)模拟栈,列表提供了append()方法作为入栈操作,pop()为出栈操作。
3. 队列队列是一种先进先出(FIFO)的结构,只能在表头和表尾进行插入和删除操作。
在Python中,可以使用collections模块中的deque类实现队列,或者使用列表(list)的pop(0)和append()方法,不过使用deque性能更优。
4. 树树是一种非线性结构,由根节点和若干子树组成。
Python中可以用字典(dictionary)来实现一个树,其中字典的键表示节点,值表示该节点的子节点。
常用的树结构包括二叉树、平衡树等。
5. 图图是一种非线性结构,由若干个节点和它们之间的边组成。
Python中可以使用字典(dictionary)和内置的set类分别表示图的节点和边,或者使用第三方库networkx实现复杂的图算法。
以上仅是数据结构和算法在Python中的简单介绍和实现,还有许多高级数据结构和算法,如哈希表、堆等,可以通过深入学习和实践进一步掌握。
数据结构python语言描述pdf

数据结构python语言描述pdf 标题:数据结构:Python语言描述PDF引言概述:数据结构是计算机科学中的重要概念,它用于组织和管理数据,使其能够高效地被访问和操作。
Python作为一种流行的编程语言,提供了丰富的数据结构库,可以用于描述和实现各种数据结构。
本文将以Python语言为基础,探讨数据结构的基本概念和常见实现,并介绍如何使用Python描述数据结构,并将其保存为PDF文件。
正文内容:1. 数据结构基础1.1 数据结构的定义和分类1.2 数据结构的基本操作1.3 数据结构的时间复杂度分析2. 常见数据结构的Python实现2.1 数组(Array)2.2 链表(Linked List)2.3 栈(Stack)2.4 队列(Queue)2.5 树(Tree)3. 使用Python描述数据结构3.1 使用类和对象实现数据结构3.2 使用Python内置数据结构描述数据结构3.3 使用第三方库描述数据结构4. 将数据结构描述保存为PDF文件4.1 使用Python的PDF库生成PDF文件4.2 将数据结构描述转换为PDF格式4.3 添加样式和格式到PDF文件5. 数据结构的应用和扩展5.1 数据结构在算法中的应用5.2 数据结构的扩展和优化5.3 数据结构的实际应用案例总结:通过本文的介绍,我们了解了数据结构的基本概念和分类,并学习了使用Python语言描述和实现常见的数据结构。
我们还了解了如何将数据结构描述保存为PDF文件,以及数据结构的应用和扩展。
数据结构在计算机科学中起着重要的作用,掌握数据结构的概念和实现方法对于编程人员来说是至关重要的。
希望本文对读者在学习和理解数据结构方面有所帮助。
第1章 绪论(2)-数据结构教程(Python语言描述)-李春葆-清华大学出版社

f(n)是T(n)的上界
这种上界可能很多,通常取最接 近的上界,即紧凑上界
大致情况:
lim T(n) = c n→∞ f(n)
9/50
提示
本质上讲,是一种T(n) 最高数量级的比较
也就是只求出T(n)的最高阶,忽略其低阶项和常系数,这样既可简化 T(n)的计算,又能比较客观地反映出当n很大时算法的时间性能。
P(I)是I出现的概率,有 P(I) 1 ,T(I)是算法在输入I下的执行时间,则算法 IDn
的平均时间复杂度为:
A(n) P(I ) T (I ) IDn
18/50
例如,10个1~10的整数序列递增排序:
n=10 I1={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10} I2={2,1,3,4,5,6,7,8,9,10}
3/50
1. 分析算法的时间复杂度
一个算法是由控制结构(顺序、分支和循环三种)和原操作(指固有 数据类型的操作,如+、-、*、/、++和--等)构成的。算法执行时间取决 于两者的综合效果。
一个算法的基本构成:
控制语句1 原操作
控制语句2
…
原操作
控制语句n 原操作
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def solve(m,n,a): if (m != n) raise("m!=n") s=0
def fun(n): s=0 for i in range(n+1): for j in range(i+1): for k in range(j): s+=1 return s
基本操作
算法频度为:
17/50
2. 算法的最好、最坏和平均时间复杂度
定义:设一个算法的输入规模为n,Dn是所有输入实例的集合,任一输入I∈Dn,
数据结构的书

数据结构的书以下是一些常见的数据结构书籍推荐:1.《数据结构与算法分析:C语言描述》- 作者:Mark AllenWeiss 这本书以C语言为基础,详细介绍了各种数据结构和算法的实现和分析,并提供了丰富的问题和习题。
2.《算法导论》 - 作者:Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson,Ronald L. Rivest, Clifford Stein 这是一本经典的算法教材,涵盖全面的算法主题和各种数据结构,是算法领域的权威参考。
3.《大话数据结构》 - 作者:程杰这本书通过生动有趣的讲解方式,引入了常见的数据结构和算法,非常适合初学者入门。
4.《数据结构:高级方法与应用》- 作者:T.M. Austin 这本书提供了广泛的数据结构实现示例和应用案例,深入探讨了高级的数据结构和算法设计。
5.《数据结构与算法分析:Java语言描述》 - 作者:Mark AllenWeiss 这本书以Java为基础,介绍了数据结构和算法的实现和分析,同时提供了面向对象编程的角度来理解和应用这些概念。
6.《数据结构与算法分析 in C++》 - 作者:Mark Allen Weiss 这本书使用C++语言进行数据结构和算法的介绍,涵盖了常见的数据结构和算法的实现和分析,提供了丰富的例子和习题。
7.《算法(第4版)》- 作者:Robert Sedgewick, Kevin Wayne这本书以算法为重点,提供了全面的算法和数据结构的讲解,用Java语言实现。
讲解详细,包含大量的示例和练习。
8.《数据结构与算法:Python语言描述》- 作者:Michael T.Goodrich, Roberto Tamassia, Michael H. Goldwasser 这本书以Python作为示例代码的语言,介绍了数据结构和算法的实现,同时还关注类和对象的设计。
9.《数据结构与算法分析 in Java》 - 作者:Mark Allen Weiss 这本书使用Java语言进行数据结构和算法的介绍,对于想要用Java实现数据结构和算法的读者非常适用。
数据结构与算法Python语言描述【共37张PPT】

// 加工型——map操作! void TraverseList(List &L,
void (*visit)(&ElemType)){ for (i = 0; i < L.length; i++)
(*visit)(L.elem[i]); }
// 注意引用参数的使用!!!
Status GetElem(List L, int i, ElemType &e) {
线性表的顺序表示和实现
GetElem( L, i, &e ) //取线性表中第i个数据元素
初始条件:线性表L已存在。
操作结果:依次对L的每个元素调用函数visit()。
• 直接前驱、直接后继 操作结果:用e返回L中第i个元素的值。
操作结果:若cur_e是L的元素,但不是最后一个,则用next_e
for(i = 1; i <= Lb_len; i++){
• 线性表的顺序表示和实现
• 线性表的链式表示和实现
线性表的顺序表示
• 是指用一组地址连续的存储单元依次存放线性表 的数据元素
以元素在计算机内“物理位置相邻”来表示线性表中数 据元素之间的逻辑相邻
线性表的顺序表示和实现
• 是指用一组地址连续的存储单元依次存放线性表 的数据元素
设每个数据元素需占用C个存储单元 – LOC(ai) = LOC(ai-1) + C – LOC(ai) = LOC(a1) + (i-1)×C
i = 1; p = L.elem;
//在有效范围内查询 while(i <= L.length && !(*compare)(*p++, e))
源代码--数据结构与算法(Python版)chap10 排序

交换类
(2)快速排序 快速排序采用分而治之(Divide and Conquer)
的策略将问题分解成若干个较小的子问题,采用 相同的方法一一解决后,再将子问题的结果整合 成最终答案。快速排序的每一轮处理其实就是将 这一的基准数定位,直到所有的数都排序完成 为止。
21
快速排序的基本步骤:
1. 选定一个基准值(通常可选第一个元素); 2. 将比基准值小的数值移到基准值左边,形
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• 交换类
交换类排序的基本思想是:通过交换无序序列 中的记录得到其中关键字最小或最大的记录,并将 其加入到有序子序列中,最终形成有序序列。交换 类排序可分为冒泡排序和快速排序等。
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交换类
(1)冒泡排序 两两比较待排序记录的关键字,发现两
个记录的次序相反时即进行交换,直到没有 反序的记录为止。因为元素会经由交换慢慢 浮到序列顶端,故称之为冒泡排序。
3. 最后对这个组进行插入排序。步长的选法 一般为 d1 约为 n/2,d2 为 d1 /2, d3 为 d2/2 ,…, di = 1。
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【例】给定序列(11,9,84,32,92,26,58,91,35, 27,46,28,75,29,37,12 ),步长设为d1 =5、d2 =3、 d3 =1,希尔排序过程如下:
for i in range(1,len(alist)):
#外循环n-1
for j in range(i,0,-1):
#内循环
if alist[j]<alist[j-1]:
alist[j],alist[j-1]=alist[j-1],alist[j] #交换
li=[59,12,77,64,72,69,46,89,31,9] print('before: ',li) insert_sort(li) print('after: ',li)
数据结构教程python语言描述

数据结构教程python语言描述数据结构是计算机科学中研究组织和存储数据的方式,它是解决复杂问题的重要工具。
Python是一种高级编程语言,提供了许多内置的数据结构和库,使得开发者可以轻松地实现各种数据结构。
下面是一些常见的数据结构在Python中的描述和使用方法:1. 列表(List):一组有序的元素集合。
可以使用方括号[]来创建一个列表,并使用索引访问和修改列表中的元素。
pythonmy_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 创建一个列表print(my_list[0]) # 输出列表中的第一个元素my_list.append(6) # 添加一个元素到列表末尾2. 元组(Tuple):一组有序的元素集合,类似于列表,但不可修改。
可以使用圆括号()来创建一个元组,并使用索引访问元组中的元素。
pythonmy_tuple = (1, 2, 3, 4, 5) # 创建一个元组print(my_tuple[0]) # 输出元组中的第一个元素3. 集合(Set):一组互不相同的元素集合,不保留元素的顺序。
可以使用花括号{}或set()函数来创建一个集合,并使用方法操作集合。
pythonmy_set = {1, 2, 3, 4, 5} # 创建一个集合my_set.add(6) # 添加一个元素到集合中my_set.remove(2) # 从集合中删除一个元素4. 字典(Dictionary):一种键-值对的无序集合。
可以使用花括号{}或dict()函数来创建一个字典,并使用键访问和修改字典中的值。
pythonmy_dict = {'name': 'Alice', 'age': 20, 'gender': 'female'} # 创建一个字典print(my_dict['name']) # 输出字典中键'name'对应的值my_dict['age']= 21 # 修改字典中键'age'对应的值除了以上常见的数据结构,Python还提供了其他一些数据结构和库,如堆(heapq模块),栈(collections.deque),队列(queue模块)等,开发者可以根据实际需要选择合适的数据结构。
数据结构(Python语言描述)(第2版)

数据结构(Python语言描述)(第2版)简介数据结构是计算机科学的基础概念之一,它是指在计算机中存储、组织和管理数据的方法。
数据结构通常是以一种逻辑或数学模型来描述,它能够提供高效的数据操作和存储空间的利用。
本文档是关于数据结构在Python语言中的描述的第2版。
通过学习本文档,读者将了解到Python中实现各种常见的数据结构的方法和技巧,并能够在实际项目中灵活应用。
目录本文档包括以下几个部分:1.线性数据结构1.数组 (Array)2.链表 (Linked List)3.栈 (Stack)4.队列 (Queue)2.非线性数据结构1.树 (Tree)2.图 (Graph)3.哈希表 (Hash Table)线性数据结构数组 (Array)数组是一种线性数据结构,它由一系列元素组成,每个元素都具有唯一的索引。
在Python中,可以使用列表(List)来表示数组,通过索引可以访问和修改列表中的元素。
本节将介绍数组的基本操作,包括创建、访问、修改和删除元素,以及一些常见的应用场景。
创建数组在Python中,可以使用列表(List)来表示数组。
创建一个包含有5个元素的数组,可以使用以下代码:my_array = [1, 2, 3, 4, 5]访问数组元素数组的元素可以通过索引访问。
Python中的索引从0开始,因此访问第一个元素可以使用以下代码:first_element = my_array[0]修改数组元素可以通过索引修改数组的元素。
将第一个元素修改为10,可以使用以下代码:my_array[0] =10删除数组元素可以使用del关键字删除数组中的元素。
将数组的第一个元素删除,可以使用以下代码:del my_array[0]应用场景数组在很多应用场景中被广泛应用,例如排序、查找和动态规划等。
在排序算法中,使用数组可以方便地进行排序操作。
在查找算法中,可以使用数组来存储数据,并通过索引高效地查找到所需的数据。
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它的前驱,否则操作失败,pre_e无定义。
NextElem( L, cur_e, &next_e )
//求数据元素的后继
初始条件:线性表L已存在。
操作结果:若cur_e是L的元素,但不是最后一个,则用next_e
返回它的后继,否则操作失败,next_e无定义。
GetElem( L, i, &e ) //取线性表中第i个数据元素 初始条件:线性表L已存在,且1≤i≤LengthList(L)。 操作结果:用e返回L中第i个元素的值。
线性表类型
ADT List { 数据对象:D={ ai | ai ∈ ElemSet, i = 1,2,...,n, n≥0 }
数据关系:R1={ <ai-1, ai> | ai-1, ai∈D, i = 2,...,n }
基本操作: InitList( &L ) //初始化 操作结果:构造一个空的线性表L。
– 方法:只要从LB中依次取出每个数据元素,并依值在 LA中进行查访,若不存在,则插入。
线性表类型的应用——求集合的并集
void unionSet(List &La, List Lb){
La_len = ListLength(La); Lb_len = ListLength(Lb);
for(i = 1; i <= Lb_len; i++){ GetElem(Lb, i, e); if(!LocateElem(La, e, EQUAL)) InsertList(La, ++La_len, e);
} }
线性表类型的应用——归并操作
• 题目:已知线性表LA和LB中的数据元素按值非 递减有序排列,现要求将LA和LB归并为一个新 的线性表LC,且LC中的数据元素仍按值非递减 有序排列。
– 方法:设置两个指针分别指向LA和LB的当前元素,将 数值较小的元素插入LC中。
void MergeList(List La, List Lb, List &Lc){ ClearList(Lc); // 这里假定Lc已经做过InitList操作, // ClearList之后表的空间还在!
}
while (i <= La_len) { GetElem(La, i++, ai); ListInsert(Lc, ++k, ai);
} while (j <= Lb_len) {
GetElem(Lb, j++, bj); ListInsert(Lc, ++k, bj); } }
线性表的表示和实现
i = j =1; k = 0; La_len = ListLength(La); Lb_len = ListLength(Lb);
while ((i <= La_len) && (j <= Lb_len)) { GetElem(La, i, ai); GetElem(Lb, j, bj); if (ai <= bj) {ListInsert(Lc, ++k, ai); ++i;} else {ListInsert(Lc, ++k, bj); ++j;}
LocateElem( L, e, compare() ) //定位函数 初始条件:线性表L已存在,e为给定值, compare()是元素判定函数。 操作结果:返回第1个与e满足compare关系的元素的位序。 若这样的元素不存在,则返回值为0。
ListTraverse( L, visit() ) //遍历线性表 初始条件:线性表L已存在,visit()为某个访问函数。 操作结果:依次对L的每个元素调用函数visit()。 一旦visit()失败,则操作失败。
ListEmpty( L ) //判断线性表是否为空 初始条件:线性表L已存在。 操作结果:若L不空,返回true,否则为false。
PriorElem( L, cur_e, &pre_e )
//求数据元素的前驱
初始条件:线性表L已存在。
操作结果:若cur_e是L的元素,但不是第一个,则用pre_e返回
//加工型操作:&L !!!
ClearList( &L ) //线性表置空 初始条件:线性表L已存在。 操作结果:将L重置为空表
ListInsert( &L, i, e ) //插入数据元素 初始条件:线性表L已存在,且1≤i≤LengthList(L)+1 。 操作结果:在L的第i个元素之前插入新的元素e,L的长度增1。
• 线性表的顺序表示和实现
• 线性表的链式表示和实现
线性表的顺序表示
• 是指用一组地址连续的存储单元依次存放线性表 的数据元素
线性表的逻辑结构
尾元素
线性表
• 线性表是n个数据元素的有限序列。 • 一般形式:(a1,…,ai-1,ai,ai+1,…,an)
• 直接前驱、直接后继 • 长度:表中元素的个数n (n=0时称为空表) • 非空表中,每个元素都有一个确定的位置操作
– 结构的创建、结构的销毁:构造与析构 – 引用型(访问型):get – 加工型(改变型):set
2016 Fall《数据结构》
第三章 线性表
内容提要
• 线性结构 • 线性表的类型定义 • 线性表的顺序表示和实现 • 线性表的链式表示和实现
线性结构
何处用到线性结构???
• 学生信息表 • 通讯录 • 短信、聊天记录 • 邮件列表 • 购物清单 • 账单
线性表
首元素
相邻的元素 组成前驱与后继关系
CreatList( &L, n ) //创建 操作结果:构造一个含n个元素的线性表L。
DestroyList( &L ) //结构销毁 初始条件:线性表L已存在。 操作结果:销毁线性表L。
//引用型操作
ListLength( L ) //求线性表的长度 初始条件:线性表L已存在。 操作结果:返回L中元素个数。
ListDelete( &L, i, &e ) //删除数据元素 初始条件:线性表L已存在且非空,1≤i≤LengthList(L)。 操作结果:删除L的第i个元素,并用e返回其值,L的长度减1。
}ADT List
线性表类型的应用——求集合的并集
• 题目:假设利用两个线性表LA和LB分别表示两 个集合A和B,现要求一个新的集合A=A∪B。