数据结构 字典
dictionary 枚举
在编程中，字典（dictionary）和枚举（enum）是两种不同的数据结构，它们各自有其用途和特性。
1. 字典（Dictionary）:
* 字典是键值对的集合，其中每个键映射到一个特定的值。
* 字典中的数据没有特定的顺序，可以通过键来检索对应的值。
* 字典通常用于存储非结构化的数据，其中键和值之间存在某种关联。
* 示例：在Python中，你可以创建一个字典如下：
```python
my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'}
```
2. 枚举（Enum）:
* 枚举是一种特殊的数据类型，它包含一组命名的整数值。
* 枚举值通常是预定义的，并且具有固定的顺序。
* 枚举通常用于表示一组相关的常量值。
* 示例：在Python中，你可以创建一个枚举如下：
```python
from enum import Enum, auto_value
class MyEnum(Enum):
FIRST_V ALUE = auto_value()
SECOND_V ALUE = auto_value()
THIRD_V ALUE = auto_value()
```
总结：字典和枚举是两种不同的数据结构，它们各自有其用途。
字典用于存储键值对，而枚举用于定义一组相关的整数值。
选择哪种数据结构取决于你的具体需求和应用场景。
列表 元组 集合 字典 的相同点和不同点
列表元组集合字典的相同点和不同点1. 引言列表、元组、集合和字典是Python中常用的数据结构。
它们都有各自的特点和用途，同时也有许多相同点和不同点。
本文将就这四种数据结构的相同点和不同点展开讨论，旨在帮助读者全面理解它们的特点和适用场景。
2. 列表列表是Python中最常用的数据结构之一，用于存储多个元素。
列表使用方括号[]表示，其中的元素可以是任意数据类型，包括数字、字符串、布尔值等。
列表是可变的，可以通过索引来访问和修改其中的元素。
列表的特点包括：- 有序性：列表中的元素按照插入的顺序排列，并保持不变。
- 可变性：列表中的元素可以随时增加、删除或修改。
- 允许重复元素：列表中的元素可以重复出现。
3. 元组元组与列表类似，也是用于存储多个元素的数据结构。
不同之处在于，元组使用圆括号()表示，并且是不可变的，即一旦创建就不能修改。
元组的特点包括：- 有序性：元组中的元素按照插入的顺序排列，并保持不变。
- 不可变性：元组一旦创建，其中的元素不能被修改、删除或增加。
尽管元组的元素无法修改，但可以通过索引来访问其中的元素。
元组的不可变性使得它在一些场景下更加安全和高效。
4. 集合集合是一种无序的数据结构，用于存储唯一的元素。
集合使用大括号{}表示，其中的元素不允许重复。
集合是可变的，可以通过add()和remove()等方法来增加或删除元素。
集合的特点包括：- 无序性：集合中的元素没有明确的顺序，每次遍历结果可能不同。
- 唯一性：集合中的每个元素都是唯一的，不允许重复。
由于集合的唯一性特点，它常用于去重和判断元素是否存在的场景。
5. 字典字典是一种无序的键值对数据结构，用于存储多个元素。
字典使用大括号{}表示，其中的元素由键和值组成，键和值之间使用冒号:分隔。
字典的特点包括：- 键值对：字典中的元素由键和值组成，用于表示一对一的关系。
- 无序性：字典中的元素没有明确的顺序，每次遍历结果可能不同。
- 键的唯一性：字典中的键是唯一的，不允许重复。
dictionary的实现和原理
dictionary的实现和原理Dictionary的实现和原理一、概述Dictionary（字典）是一种常用的数据结构，用于存储键值对（key-value pair）。
它可以根据给定的键来快速查找对应的值，提高数据的检索效率。
本文将介绍Dictionary的实现方式和原理，以帮助读者更好地理解和使用这一数据结构。
二、实现方式Dictionary的实现方式有很多种，常见的有哈希表（Hash Table）、平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Tree）等。
不同的实现方式在时间复杂度和空间复杂度上有所差异，适用于不同的应用场景。
1. 哈希表哈希表是一种以键值对形式存储数据的数据结构，其核心思想是通过将键映射到一个固定大小的数组中，以实现快速查找。
具体实现方式是通过哈希函数将键映射到数组的索引位置，将值存储在该位置上。
在查找时，通过哈希函数计算出键的哈希值，然后在数组中查找对应的值。
哈希表的优点是插入、删除和查找操作的时间复杂度都是O(1)，但是在处理哈希冲突时需要额外的开销。
常见的处理冲突的方法有链表法和开放地址法。
2. 平衡二叉搜索树平衡二叉搜索树是一种具有自平衡性质的二叉搜索树，如红黑树、AVL树等。
它的特点是每个节点的左子树的键值小于该节点的键值，右子树的键值大于该节点的键值，且左右子树的高度差不超过1。
平衡二叉搜索树的优点是插入、删除和查找操作的时间复杂度都是O(log n)，并且不需要额外的开销来处理冲突。
但是在某些特殊情况下，如数据的分布不均匀、频繁的插入和删除操作等，平衡二叉搜索树可能会失去平衡性，导致性能下降。
三、原理解析Dictionary的原理是通过将键映射到对应的值，实现快速的查找操作。
具体原理如下：1. 插入操作在插入一个键值对时，首先需要根据键的哈希值找到对应的位置。
如果使用哈希表实现，会先计算键的哈希值，然后根据哈希值找到对应的数组索引。
如果使用平衡二叉搜索树实现，会根据键的大小逐级比较，找到合适的插入位置。
python的6大数据结构
python的6大数据结构Python是一种流行的编程语言，提供了多种数据结构来保存和操作数据。
在本文中，我将介绍Python中的六种常见的数据结构。
1. 列表（List）：列表是Python中最常用的数据结构之一。
它可以包含多个元素，并且元素之间可以是不同的数据类型。
列表是可变的，这意味着我们可以在列表中添加、删除和修改元素。
2. 元组（Tuple）：元组与列表类似，但是不同之处在于元组是不可变的。
这意味着一旦创建了元组，就无法修改它的元素。
元组通常用于保存多个相关的值。
3. 字典（Dictionary）：字典是一种键-值对的数据结构。
它可以根据给定的键来访问相应的值。
字典是无序的，这意味着元素的顺序是不确定的。
字典在需要根据特定键查找值的情况下非常有用。
4. 集合（Set）：集合是一组唯一元素的无序集合。
与列表和元组不同，集合不允许重复的元素。
集合提供了一些常见的数学操作，如并集、交集和差集。
5. 字符串（String）：字符串是由字符组成的序列。
在Python中，字符串被视为不可变的，这意味着我们无法修改字符串中的单个字符。
然而，我们可以使用索引和切片操作来访问和提取字符串中的子字符串。
6. 数组（Array）：数组是一种用于存储相同类型数据的数据结构。
它在处理数值计算和科学计算方面非常常见。
Python中的数组使用NumPy库进行操作和处理。
这些是Python中的六种常见数据结构。
掌握这些数据结构可以帮助我们更有效地组织和操作数据。
无论你是初学者还是有经验的Python开发者，了解这些数据结构都是非常有益的。
c语言中字典参数的定义
c语言中字典参数的定义C语言中如何使用字典类型的参数C语言是一种通用的、结构化的、高效的编程语言，可以用来开发各种软件和硬件。
C语言的基本语法包括变量、常量、运算符、表达式、语句、函数等，通过这些语法元素，可以实现各种算法和逻辑。
在C语言中，有一种常见的数据结构是字典（Dictionary），也称为映射（Map）或关联数组（Associative Array）。
字典是一种存储键值对（Key-Value Pair）的数据结构，可以根据键（Key）快速查找对应的值（Value）。
字典的键和值可以是任意类型的数据，例如字符串、整数、浮点数、指针、结构体等。
字典的优点是查找速度快，可以实现高效的数据管理和检索。
字典的缺点是占用空间大，需要额外的内存来存储键值对的关系。
在C语言中，没有内置的字典类型，但是可以通过自定义的数据结构和函数来实现字典的功能。
下面将介绍如何在C语言中使用字典类型的参数，包括以下几个方面：一、字典类型的定义和声明要在C语言中使用字典类型的参数，首先需要定义一个字典类型的数据结构，以及声明一个字典类型的变量或指针。
一种常用的方法是使用哈希表（Hash Table）来实现字典的功能。
哈希表是一种使用哈希函数（Hash Function）来计算键的哈希值（Hash Value），并根据哈希值将键值对存储在一个数组中的数据结构。
哈希表的优点是查找速度快，可以在常数时间内完成键值对的插入、删除和查找。
哈希表的缺点是可能出现哈希冲突（Hash Collision），即不同的键计算出相同的哈希值，导致键值对存储在同一个位置。
为了解决哈希冲突，可以使用链地址法（Chaining）或开放地址法（Open Addressing）等方法。
下面是一个使用链地址法的哈希表来实现字典的示例，其中键和值都是字符串类型，哈希函数是使用BKDR算法，哈希表的大小是固定的，为101。
链地址法的原理是，每个数组元素都是一个链表的头节点，当插入或查找一个键值对时，先计算键的哈希值，然后根据哈希值找到对应的链表头节点，再遍历链表进行插入或查找操作。
第6.3讲数据字典
例： 数据流定义
数据流编号：D03－08
数据流名称：领料单
简
述：车间开出的领料单
数据流来源：车间
数据流去向：发料处理模块
数据流组成：材料编号+材料名称+领用数量+
日期+领用单位
数据流量： 10份/时
高峰流量： 20份/时 （上午9:00－11:00）
4、处理逻辑(P－表示处理逻辑)
处理逻辑的定义仅对数据流程图中最底层的处理逻辑加 以说明。
5、数据存储(F－表示数据存储)
数据存储在数据字典中只描述数据的逻辑存储结构， 而不涉及它的物理组织。
例：数据存储定义
数据存储编号：F03－08
数据存储名称：库存账
简
述：
数据存储组成：配件编号+配件名称+单价+库存
量+备注
关 键 字：配件编号
相关联的处理：P02，P03
6、外部实体 (S－表示外部实体) 人 用户 设备
是否挂号 Y Y N N Y Y N N
>30
Y N YNy n y n
判 2w
定 表
3w
2.5w
√√ √√ √
3.5w
√
75+3(w -
√
-30)
105+4(w √ -30)
1 条件组合
条件和 行动
L>1000 Y
2 345 6 Y YYN N
是否挂号 Y Y N N Y N
>30
Y N Y N -- --
例：数据结构定义 数据结构编号：DS03－01 数据结构名称：用户订货单 简 述：用户所填用户情况及订货要求等信息 数据结构组成： DS03-02 + DS03-03 + DS03-04
python组合数据结构之列表、元组、字典、集合综合实训
python组合数据结构之列表、元组、字典、集合综合实训组合数据结构是Python中常用的数据结构，包括列表、元组、字典和集合。
每种数据结构都有不同的特点和用途，可以根据需求选择合适的数据结构来存储和操作数据。
1. 列表（List）：列表是有序的可变数据结构，可以存储任意类型的元素。
列表使用方括号 [] 定义，元素之间使用逗号分隔。
例如：list1 = [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']列表可以进行索引（通过位置访问元素）、切片（获取子列表）和迭代等操作。
2. 元组（Tuple）：元组是有序的不可变数据结构，一旦创建后就不能修改。
元组使用圆括号 () 定义，元素之间使用逗号分隔。
例如：tuple1 = (1, 2, 3, 'a', 'b', 'c')元组可以进行索引、切片和迭代等操作，但不能修改元素的值。
3. 字典（Dictionary）：字典是无序的可变数据结构，以键值对的形式存储数据。
键必须是唯一且不可变的，值可以是任意类型。
字典使用花括号{} 定义，键值对使用冒号 : 分隔，键值对之间使用逗号分隔。
例如：dict1 = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}可以通过键来访问和修改字典中的值，还可以使用字典的内置方法处理字典的元素。
4. 集合（Set）：集合是无序且元素唯一的数据结构。
集合使用花括号 {} 或set() 函数定义，元素之间使用逗号分隔。
例如：set1 = {1, 2, 3, 4, 5}集合支持元素的添加、删除和判断是否存在等操作，还可以进行交集、并集、差集的计算。
综合实训：根据需求创建一个学生信息管理系统，使用组合数据结构来存储和操作学生信息。
VBA中常用的数据结构介绍
VBA中常用的数据结构介绍在VBA（Visual Basic for Applications）编程语言中，数据结构是一种组织和存储数据的方式，它可以帮助程序员更有效地操作和管理数据。
在本文中，我们将介绍VBA中常用的数据结构，包括数组、集合和字典。
一、数组（Array）数组是VBA中最常用的数据结构之一，它是一组按顺序存储的相同类型的数据元素集合。
数组可以是一维、二维或多维的。
1. 声明和初始化数组在VBA中，可以使用Dim语句声明一个数组，并使用赋值语句或Array函数来初始化数组。
例如：Dim myArray(4) As Integer '声明一个包含5个整数元素的一维数组myArray = Array(1, 2, 3, 4, 5) '初始化数组元素2. 访问数组元素可以使用数组的索引来访问特定位置的元素。
数组的索引从0开始，因此myArray(0)表示数组的第一个元素，myArray(4)表示最后一个元素。
3. 动态数组VBA也支持动态数组，即在运行时根据需要改变数组的大小。
使用ReDim语句可以重新定义数组的维数和大小。
例如：ReDim Preserve myArray(6) '将数组的大小调整为7二、集合（Collection）集合是VBA中另一个常用的数据结构，它是一组相关对象的集合。
与数组不同，集合可以包含不同类型的对象，并且它们的顺序是无关紧要的。
1. 创建和操作集合可以使用CreateObject函数来创建一个集合对象，并使用Add方法将对象添加到集合中。
例如：Dim myCollection As ObjectSet myCollection = CreateObject("Scripting.Dictionary")myCollection.Add "Name", "John"myCollection.Add "Age", 252. 遍历集合可以使用For Each语句来遍历集合中的元素。
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前面讨论过的各种数据汇集结构都可用作字典的实现基础 例如线性表，是元素的顺序汇集。如果以关联作为元素，就可以看 作是字典了。下面首先考虑这种实现 作为字典实现，最重要的问题是字典操作的实现。由于字典可能有 一定规模，需要频繁执行查询等操作，操作的效率非常重要
下面将讨论一系列字典实现技术
基于线性表的字典实现，优点和缺点都很明显：
优点：数据结构和算法简单，适用于任何关键码集合 缺点：平均检索长度大，表长度 n 较大时检索耗时太长 删除的效率也比较低，因此不太适合频繁变动的字典 在字典的动态变化中，各种操作的效率不变（因为都已经是效率 很低的操作了）
裘宗燕，2018/3/7-/10/
本章研究的问题就是数据的存储和检索（查询），实际中的例子：
电子字典，基本功能就是基于算法的数据检索 图书馆编目目录和检索系统，支持读者检索书籍资料的有关信息 规模巨大的有机物库，需要基于结构或光谱等参数进行检索 多元多项式乘法，做出一个因子乘积后应合并同类项，需要检索
本章讨论的是基于关键码的数据存储和检索
在 Python，顺序字典可用 list 实现
关联可以用 Assoc 对象，也可以用二元的 tuple 或 list 实现
检索就是在用关键码在表中查找（顺序查找）。遇到关键码 key 相 同的字典项就是检索成功，返回相应的 value；检查完表中所有的 项但没遇到要找的关键码，就是检索失败 插入新关联用 append 实现；删除可以在定位后用 del 实现，或者 基于要删除项的内容，用 remove 操作实现
数据结构和算法（Python 语言版）：字典和集合（1）
裘宗燕，2018/3/7-/1/
数据存储、检索和字典
本章不是介绍一种新的数据结构，而是介绍计算中最重要的一类问题 的许多不同解决方式，以及与之相关的问题和性质
存储和检索是计算中最重要最基本的工作，也是各种计算机应用和信 息处理的基础。数据需要存储和使用，因此需要检索
数据结构和算法（Python 语言版）：字典和集合（1）
裘宗燕，2018/3/7-/4/
字典和索引
字典是两种功能的统一：
既作为数据的存储结构，支持数据的存储 也提供支持数据检索的功能，维护着关键码到所存数据的联系
索引是字典的附属结构，它只提供检索功能
索引可能提供与基本字典不同的查找方式，例如另一套关键码 基于关键码的索引，实现的是关键码到数据存储位置的映射 一个字典可以没有另外的索引，只有自身提供的检索方式；也可以 附有一个或多个索引，支持多种不同方式的检索
有序线性表和二分检索
二分法检索的具体示例： 以下面 11 个数的检索为例：
关键码： 5
位置： 0
13
1
19
2
21 37 56
3 4 5
64
6
75
7
80
8
88
9
92
10
采用二分法检索：找到位置 5 的数需比较 1 次，找到位置 2, 8 需比 较 2 次，找到位置 0, 3, 6, 9 需 3 次，找到另外 4 个位置需比较 4 次 检索过程可用二叉树表示。树 结点所标数字是数据的位置 通过检索找到某结点的比较次 数等于该结点的层数加 1 检索结点的过程沿着从根结点 到需要检索的结点的路径，在 每个位置做了一次比较 0 2 3 6 5 8 9
向排序表里插入数据时需要保序，因此是 O(n) 操作；删除时可以用二 分法检索，但实际删除后需要移动数据项，所以也是 O(n) 操作 插入的一个特殊情况是被查关键码存在，可修改关联值或插入新项（即 允许关键码重复），删除时有删除一项还是所有关键码相同项的选择
裘宗燕，2018/3/7-/12/
数据结构和算法（Python 语言版）：字典和集合（1）
检索效率的评价标准是检索过程中关键码的平均比较次数，称为平均检 索长度 ASL（Average Search Length），定义（n 为字典的项数）：
ci 和 pi 分别为数据元素 i 的检索长度和概率。如果各元素检索概率相等， 就有 pi=1/n，ASL = 1/n ∑ ci。还可能需要考虑找不到的情况
裘宗燕，2018/3/7-/11/
3. 4.
数据结构和算法（Python 语言版）：字典和集合（1）
有序线性表和二分检索
二分检索的实现： def bisearch(lst, key): low, high = 0, len(lst)-1 while low <= high: # 范围内还有元素 mid = (low + high)//2 if key == lst[mid].key: return lst[mid].value if key < lst[mid].key: high = mid - 1 # 在低半区继续 else: low = mid + 1 # 在高半区继续
字典的实现可以用到前面讨论过的许多想法和结构。包括
各种线性结构、树性结构及其各种组合 涉及到在这些结构上操作的许多算法
组织方法很多，下面讨论顺序、散列、二叉树和其他树形结构等
这里的基本问题是空间利用率和操作效率 检索效率是字典实现中最重要的考虑因素 由于规模不同，检索效率的重要性也可能不同
首先是线性表，特别是顺序表
而后是另一种特别的技术：散列表
最后是基于树形结构的各种技术
数据结构和算法（Python 语言版）：字典和集合（1）
裘宗燕，2018/3/7-/8/
线性表表示
线性表可以存储信息，因此可以作为字典的实现基础
关联在线性表里顺序排列，形成关联的序列 检索就是在线性表里查找具有特定关键码的数据项，数据项的插入 删除都是普通的线性表操作
字典的最重要、使用最频繁的操作是检索（search，也称查找）
更一般的问题是需要根据某些线索找出相关数据，可能需要做更复杂的 匹配，或者“模糊”的匹配，基于内容的匹配。例如网络上的检索。可 以看作字典概念的发展
裘宗燕，2018/3/7-/3/
数据结构和算法（Python 语言版）：字典和集合（1）
56 19 80 由此可见，检索不 成功时，最大比较 次数也是 log2n+1
5
<5
21
64
88
关键码指数据项的某种（可能具有唯一性的）特征，可以是数据 内容的组成部分，也可以是专门为数据检索建立的标签 支持这种操作的数据结构，通常称为字典、查找表或映射
裘宗燕，2018/3/7-/2/
数据结构和算法（Python 语言版）：字典和集合（1）
字典
字典就是实现数据存储和检索的结构。需要存储和检索的数据和工作环 境有许多具体情况，因此要考虑各种不同的字典实现技术
147Fra bibliotek10裘宗燕，2018/3/7-/13/
数据结构和算法（Python 语言版）：字典和集合（1）
有序线性表和二分检索
检索成功时所做比较次数不超过树的深度。n 个结点二分判定树的高度 不超过 log2 n 。二分法检索成功时的比较次数不超过 log2n +1
包含检索成功和不成功情况的判定树如下。方框表示检索不成功（是扩 充二叉树的外部结点），例如下图中标着 13-19 的方框表示被检索关键 码值在 13 和 19 之间。检索到达方框就是失败
字典
字典可以分为两类：
静态字典：建立后保持不变，只做检索，实现只需考虑检索效率
动态字典：使用中内容可能变动的字典。除检索外，基本操作还包 括数据的插入和删除等，实现时就必须考虑这些操作的效率
插入删除可能导致字典结构的变化。要支持长期使用，就需要考虑字典 在动态变化中能否保持良好的结构，能否保证良好的检索效率？（字典 的性能不应该随着反复操作而逐渐恶化）
假定下面讨论的字典都以 Assoc 对象为元素 如果 x 的值是关联，x.key 取得其关键码，x.value 取得其关联值
定义 < 和 <= 是因为有时可能需要比较数据项，如使用 sorted
数据结构和算法（Python 语言版）：字典和集合（1）
裘宗燕，2018/3/7-/7/
字典的实现
从最基本的存储需求看，字典也就是关联的汇集
还可以考虑以 list 作为内部表示，自己定义一个字典类，该类的对象就 是具体字典，字典操作实现为类里的对象方法。这些都留着自我练习
裘宗燕，2018/3/7-/9/
数据结构和算法（Python 语言版）：字典和集合（1）
简单线性表字典的性质
插入的元素放在最后，O(1) 时间复杂性 删除元素时需要先检索，确定了元素的位置后删除（表中删除元素） 主要操作是检索（删除依赖于检索），分析其复杂性，考虑比较次数：
数据结构和算法（Python 语言版）：字典和集合（1）
有序线性表和二分检索
要想提高字典的操作效率，就需要把字典里的数据项更好地组织起来， 使之具有可利用的结构，从而提高检索的效率
内部结构更复杂的字典，可能支持更有效的检索
如果关键码取自一个有序集（关键码集合有某种序，例如整数的小于， 字符串的字典序），就可以将字典了的项按关键码排列（从小到大或从 大到小）。由于数据项排列有序，可以采用二分法实现快速检索
数据结构和算法（Python 语言版）：字典和集合（1）
裘宗燕，2018/3/7-/6/
字典元素：关联
字典的元素是关联，定义一个类： class Assoc: def __init__(self, key, value): self.key = key self.value = value def __lt__(self, other): # 有时（有些操作）可能需要考虑序 return self.key < other.key def __le__(self, other): return self.key < other.key or self.key == other.key def __str__(self): # 定义字符串表示形式便于输出和交互 return "Assoc({0},{1})".format(self.key, self.value)