Python的数据结构.ppt
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数据结构：Python语言描述教学课件(共8章)第5章 树形结构
= +
设B为树中分支数，则
=+
所以
= + −
再由二叉树的性质
= +
代入上式有
= + − − = ( − )
2.2 二叉树的性质
【例5.2】已知一棵度为m的树中有n1个度为1的结点、n2个
度为2的结点、…、nm个度为m的结点，问该树中共有多少
11
if p.rchild is not None:
12
s.push(p.rchild)
13
p = p.lchild
2.4 二叉树的遍历
3）二叉树遍历操作实现的非递归算法
B. 中序遍历
中序遍历从二叉树的根结点出发，沿着该结点的左子树向下搜索，每遇
为m，有n=m+1。
• 证明： 设二叉树中度为1的结点个数为k，二叉树的结点总数为s，有s=k+n+m。
又因为除根结点外每个结点都有一个进入它的分支，所以s-1=k+2*m。整理后得
到n=m+1，得证。
2.2 二叉树的性质
• 性质4： 具有n个结点的完全二叉树，其深度为
+ 或者 ( + ) 。
第5章 树形结构
主要内容
1. 树
2. 二叉树
3. 哈夫曼树及哈夫曼编码
4. 树和森林
1. 树
1.1 树的基本概念
1.2 树的术语
1.1 树的基本概念
• 树是数据元素之间具有层次关系的非线性结构，是由n个结
点构成的有限集合，结点数为0的树叫空树。树必有且仅有一个被称为根的结点。
• (1) 将二叉树的根结点入栈。
• (2) 若栈非空，将结点从栈中弹出并访问。
设B为树中分支数，则
=+
所以
= + −
再由二叉树的性质
= +
代入上式有
= + − − = ( − )
2.2 二叉树的性质
【例5.2】已知一棵度为m的树中有n1个度为1的结点、n2个
度为2的结点、…、nm个度为m的结点，问该树中共有多少
11
if p.rchild is not None:
12
s.push(p.rchild)
13
p = p.lchild
2.4 二叉树的遍历
3）二叉树遍历操作实现的非递归算法
B. 中序遍历
中序遍历从二叉树的根结点出发，沿着该结点的左子树向下搜索，每遇
为m，有n=m+1。
• 证明： 设二叉树中度为1的结点个数为k，二叉树的结点总数为s，有s=k+n+m。
又因为除根结点外每个结点都有一个进入它的分支，所以s-1=k+2*m。整理后得
到n=m+1，得证。
2.2 二叉树的性质
• 性质4： 具有n个结点的完全二叉树，其深度为
+ 或者 ( + ) 。
第5章 树形结构
主要内容
1. 树
2. 二叉树
3. 哈夫曼树及哈夫曼编码
4. 树和森林
1. 树
1.1 树的基本概念
1.2 树的术语
1.1 树的基本概念
• 树是数据元素之间具有层次关系的非线性结构，是由n个结
点构成的有限集合，结点数为0的树叫空树。树必有且仅有一个被称为根的结点。
• (1) 将二叉树的根结点入栈。
• (2) 若栈非空，将结点从栈中弹出并访问。
《python培训课件》数据结构
《Python培训课件》数据 结构
了解数据结构的概念，包括数据类型、线性结构、链表、栈、队列、树结构、 二叉树、堆、图结构等基础内容。
数据类型
学习Python中的各种数据类型，包括数字、字符串、列表、元组、字典、集 合等，以及它们在数据结构中的应用和特点。Fra bibliotek线性结构
1 线性表
学习线性表的定义、特点和操作，包括顺序表和链表。
2 栈与队列
了解栈和队列的概念、实现和应用，以及它们在算法中的重要性。
树结构
1
二叉树
掌握二叉树的定义、创建、遍历和常见操作，并了解二叉搜索树的特点和应用。
2
堆
学习堆的定义、实现和应用，包括最大堆和最小堆。
3
图结构
了解图的基本概念、表示方法和图算法，包括深度优先搜索和广度优先搜索。
排序算法
冒泡排序
其他常用算法
1 计数排序
通过确定每个元素的位置和数量，实 现线性时间复杂度的排序算法。
2 桶排序
将数据分到有限数量的桶中，再对每 个桶进行排序，最后合并桶中的数据。
3 基数排序
按照低位到高位的顺序，对数字进行排序，每一位都使用稳定的排序算法。
动态规划与贪心算法
动态规划
通过将问题划分为子问题，并保存子问题的解，来求 解复杂的问题。
贪心算法
每一步都选择当前最优解，从而逐步得到全局最优解， 不一定是最优解，但常常可以作为近似解。
数据结构实践与应用案例分析
应用所学的数据结构和算法解决实际问题，如建立图形界面、编写算法和进行大规模数据处理等。
通过比较相邻元素的大 小，依次交换元素位置， 将最大或最小的元素冒 泡到最后。
选择排序
从未排序的元素中找到 最小值，放到已排序的 末尾，然后继续从未排 序的元素中选择最小值。
了解数据结构的概念，包括数据类型、线性结构、链表、栈、队列、树结构、 二叉树、堆、图结构等基础内容。
数据类型
学习Python中的各种数据类型，包括数字、字符串、列表、元组、字典、集 合等，以及它们在数据结构中的应用和特点。Fra bibliotek线性结构
1 线性表
学习线性表的定义、特点和操作，包括顺序表和链表。
2 栈与队列
了解栈和队列的概念、实现和应用，以及它们在算法中的重要性。
树结构
1
二叉树
掌握二叉树的定义、创建、遍历和常见操作，并了解二叉搜索树的特点和应用。
2
堆
学习堆的定义、实现和应用，包括最大堆和最小堆。
3
图结构
了解图的基本概念、表示方法和图算法，包括深度优先搜索和广度优先搜索。
排序算法
冒泡排序
其他常用算法
1 计数排序
通过确定每个元素的位置和数量，实 现线性时间复杂度的排序算法。
2 桶排序
将数据分到有限数量的桶中，再对每 个桶进行排序，最后合并桶中的数据。
3 基数排序
按照低位到高位的顺序，对数字进行排序，每一位都使用稳定的排序算法。
动态规划与贪心算法
动态规划
通过将问题划分为子问题，并保存子问题的解，来求 解复杂的问题。
贪心算法
每一步都选择当前最优解，从而逐步得到全局最优解， 不一定是最优解，但常常可以作为近似解。
数据结构实践与应用案例分析
应用所学的数据结构和算法解决实际问题，如建立图形界面、编写算法和进行大规模数据处理等。
通过比较相邻元素的大 小，依次交换元素位置， 将最大或最小的元素冒 泡到最后。
选择排序
从未排序的元素中找到 最小值，放到已排序的 末尾，然后继续从未排 序的元素中选择最小值。
《python培训》数据结构PPT课件
Python培训：数据结构 PPT课件
掌握数据结构，是进行高级编程和算法分析的基础。了解数据结构能够帮助 你更高效地解决问题，并编写出更优秀的代码。
什么是数据结构？
抽象数据结构
数据对象以及在该对象上定义的操作。
内部数据表示
数据和下标之间的关系的物理表示。
数据操作
对数据对象定义的操作的实现。
数据类型
查找节点
顺序查找，时间复杂度为O(n)。
常见数据结构：栈与队列
栈
一种操作受限的线性结构，特点是后进先出。
队列
一种操作受限的线性结构，特点是先进先出。
栈操作（进出栈）
进栈
接受一个元素，放到栈顶。
出栈
把栈顶元素移除，并返回它。
队列操作（进出队列）
进队列
把元素加入队列尾部。
出队列
从队列头部删除元素，并返回该元素。
一种数据对象及其相关操作。
数据结构分类
线性结构
数组 链表 栈 队列
非线性结构
树 图
算法与数据结构
1
算法
一组执行特定任务的有序操作。
2
数据结构
组织数据的不法时间复杂度来衡量算法的效率。
常见数据结构：数组
1 定义
一种线性结构，内存上连续存储。
3 优点
随机存储，寻址速度快。
常见数据结构：树
二叉树
每个节点最多有两个子节点。
二叉搜索树
二叉树的一种，按照左小右大 的规则建树。
平衡二叉树
一种特殊的二叉搜索树，任意 节点的左右子树高度差不超过1。
树的遍历
DFS
深度优先搜索，分为前序遍历、中序遍历、后序遍 历。
BFS
广度优先搜索，按层次访问。
掌握数据结构，是进行高级编程和算法分析的基础。了解数据结构能够帮助 你更高效地解决问题，并编写出更优秀的代码。
什么是数据结构？
抽象数据结构
数据对象以及在该对象上定义的操作。
内部数据表示
数据和下标之间的关系的物理表示。
数据操作
对数据对象定义的操作的实现。
数据类型
查找节点
顺序查找，时间复杂度为O(n)。
常见数据结构：栈与队列
栈
一种操作受限的线性结构，特点是后进先出。
队列
一种操作受限的线性结构，特点是先进先出。
栈操作（进出栈）
进栈
接受一个元素，放到栈顶。
出栈
把栈顶元素移除，并返回它。
队列操作（进出队列）
进队列
把元素加入队列尾部。
出队列
从队列头部删除元素，并返回该元素。
一种数据对象及其相关操作。
数据结构分类
线性结构
数组 链表 栈 队列
非线性结构
树 图
算法与数据结构
1
算法
一组执行特定任务的有序操作。
2
数据结构
组织数据的不法时间复杂度来衡量算法的效率。
常见数据结构：数组
1 定义
一种线性结构，内存上连续存储。
3 优点
随机存储，寻址速度快。
常见数据结构：树
二叉树
每个节点最多有两个子节点。
二叉搜索树
二叉树的一种，按照左小右大 的规则建树。
平衡二叉树
一种特殊的二叉搜索树，任意 节点的左右子树高度差不超过1。
树的遍历
DFS
深度优先搜索，分为前序遍历、中序遍历、后序遍 历。
BFS
广度优先搜索，按层次访问。
数据结构(Python版)PPT
一个数据元素可由若干个数据项组成。 数据项是数据的不可分割的最小单位。 数据对象(Data Object)：是性质相同的数据 元素的集合。是数据的一个子集。 数据结构(Data Structure)：是相互之间存在 一种或多种特定关系的数据元素的集合。
数据在计算机中的表示称为数据的物理 结构，又称为存储结构。
所有能被输入到计算机中，且能被计算机处理的符号的集合。
是计算机操作的对象的总称。 是计算机处理的信息的某种特定的符号表示形式。
数据元素:
是数据（集合）中的一个“个体”
是数据结构中讨论的基本单位
数据结构主要指逻辑结构和物理结构 数据之间的相互关系称为逻辑结构。通常分
为四类基本结构： 一、集合 结构中的数据元素除了同属于一种 类型外，别无其它关系。 二、线性结构 结构中的数据元素之间存在一 对一的关系。 三、树型结构 结构中的数据元素之间存在 一对多的关系。 四、图状结构或网状结构 结构中的数据元素 之间存在多对多的关系。
位置上进行。栈顶指针就是链表的头指针。 top
∧
3.3 队列 3.3.1 队列的定义
队列(Queue)也是一种运算受限的线性表。它只允许在表的
一端进行插入，而在另一端进行删除。允许删除的一端称为 队头(front)，允许插入的一端称为队尾(rear)。
（1）有穷性 一个算法必须总是在执行有穷步之后结束，且每 一步都在有穷时间内完成。 （2）确定性 算法中每一条指令必须有确切的含义。不存在二义 性。 （3）可行性 一个算法是可行的。即算法描述的操作都是可以通 过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。 （4）输入 一个算法有零个或多个输入，这些输入取自于某个特 定的对象集合。 （5）输出 一个算法有一个或多个输出，这些输出是同输入有着 某些特定关系的量。
数据结构与算法：Python语言描述 栈和队列 ppt课件
裘宗燕，2019/12/22-/10/
栈的应用
栈是算法和程序里最常用的辅助结构，基本用途基于两方面： 用栈可以很方便地保存和取用信息，因此常作为算法或程序里的辅 助存储结构，临时保存信息，供后面的操作使用 利用栈后进先出的特点，可以得到特定的存储和取用顺序 许多实际运用结合了这两方面的特性
配对的原则
遇到的闭括号应该匹配此前遇到的最近的尚未匹配的对应开括号
由于多种/多次/可能嵌套，为检查配对，遇到的开括号必须保存
由于括号可能嵌套，需要逐对匹配，闭括号应与前面最近的尚未有 匹配的开括号匹配，后面括号应与更前面次近的括号匹配
可以删除匹配的括号，为后面的匹配做好准备
后遇到并保存的开括号应该先删除，这就是后进先出，而且要按照出现 顺序，显然应该/可以用一个栈保存开括号
概述
栈和队列保证元素存取之间的时间关系，特点是：
栈是保证缓存元素后进先出（Last In First Out，LIFO）的结构
队列是保证缓存元素的先进先出（先存者先用，First In First Out， FIFO）关系的结构
对于栈和队列，任何时候，下次访问或删除的元素都默认地唯一确定。 只有新的存入或删除（弹出）操作可能改变下次的默认元素
self._elems = [] # 所有栈操作都映射到list操作
def is_empty(self):
return self._elems == []
def top(self):
if self._elems == []:
raise StackUnderflow("in SStack.top()")
return self._elems[-1]
Python基础编程与实践教学课件第4章 典型数据结构
（4）对于集合可以判断集合关系，也可以进行各种集合运算，这些 都是集合所特有的。
根据需要，也可以在集合和列表之间进行相互转换。如果将一个集 合作为参数传入list()函数，则可以返回一个列表对象。
4.4 字典
4.4.1 创建字典
字典就是用花括号括起来的一组“关键字:值”对，每个“关键字: 值”对就是字典中的一个元素或条目。
1. 创建可变集合
创建可变集合的最简单方法是使用逗号分隔一组数据并放在一对花 括号中。
2. 创建不可变集合
不可变集合可以通过调用frozenset()函数来创建，调用格式如下：
frozenset([iterable])
4.3.2 集合的基本操作
1. 传统的集合运算 （1）计算求交集：使用运算符“&”。 （2）计算并集：使用运算符“|”。 （3）计算差集：使用运算符“-”。 （4）计算对称差集：使用运算符“^”。 2. 集合的比较 （1）判断相等：使用运算符“==”。 （2）判断不相等。使用运算符“!=”。 （3）判断真子集：使用运算符“<”。 （4）判断子集：使用运算符“<=”。 （5）判断真超集：使用运算符“>”。 （6）判断超集：使用运算符“>=”。 3. 集合的并入 对于可变集合，可以使用运算符“|=”将一个集合并入另一个集合中。 4. 集合的遍历 使用for循环可以遍历集合中的所有元素。
4.3.3 集合的常用方法（2）
2. 仅适用于可变集合的方法 （1）set1.add(x)：在集合set1中添加元素x。 （2）set1.update(set2, set3, ..., setn)：该方法使用集合set2, set3, ..., setn拆分成单个数据项并添加到集合set1中。 （ 3 ） set1.intersection_update(set2, set3, ..., setn) ： 求 出 集合set1, set2, set3, ..., setn集合的交集并将结果赋值给set1。 （4）set1.difference_update(set2, set3, ..., setn)：求出属 于集合set1但不属于集合set2, set3, ..., setn的元素并将赋值给 set1。 （5）set1.symmetric_difference_update(set2)：求出集合set1和 set2的对称差集并将结果赋值给set1。 （6）set1.remove(x)：从集合set1中删除元素x。 （7）set1.discard(x)：从集合set1中删除元素x。 （8）set1.pop()：该方法从集合set1中弹出一个元素。 （9）set1.clear()：删除集合set1中的所有元素。
根据需要，也可以在集合和列表之间进行相互转换。如果将一个集 合作为参数传入list()函数，则可以返回一个列表对象。
4.4 字典
4.4.1 创建字典
字典就是用花括号括起来的一组“关键字:值”对，每个“关键字: 值”对就是字典中的一个元素或条目。
1. 创建可变集合
创建可变集合的最简单方法是使用逗号分隔一组数据并放在一对花 括号中。
2. 创建不可变集合
不可变集合可以通过调用frozenset()函数来创建，调用格式如下：
frozenset([iterable])
4.3.2 集合的基本操作
1. 传统的集合运算 （1）计算求交集：使用运算符“&”。 （2）计算并集：使用运算符“|”。 （3）计算差集：使用运算符“-”。 （4）计算对称差集：使用运算符“^”。 2. 集合的比较 （1）判断相等：使用运算符“==”。 （2）判断不相等。使用运算符“!=”。 （3）判断真子集：使用运算符“<”。 （4）判断子集：使用运算符“<=”。 （5）判断真超集：使用运算符“>”。 （6）判断超集：使用运算符“>=”。 3. 集合的并入 对于可变集合，可以使用运算符“|=”将一个集合并入另一个集合中。 4. 集合的遍历 使用for循环可以遍历集合中的所有元素。
4.3.3 集合的常用方法（2）
2. 仅适用于可变集合的方法 （1）set1.add(x)：在集合set1中添加元素x。 （2）set1.update(set2, set3, ..., setn)：该方法使用集合set2, set3, ..., setn拆分成单个数据项并添加到集合set1中。 （ 3 ） set1.intersection_update(set2, set3, ..., setn) ： 求 出 集合set1, set2, set3, ..., setn集合的交集并将结果赋值给set1。 （4）set1.difference_update(set2, set3, ..., setn)：求出属 于集合set1但不属于集合set2, set3, ..., setn的元素并将赋值给 set1。 （5）set1.symmetric_difference_update(set2)：求出集合set1和 set2的对称差集并将结果赋值给set1。 （6）set1.remove(x)：从集合set1中删除元素x。 （7）set1.discard(x)：从集合set1中删除元素x。 （8）set1.pop()：该方法从集合set1中弹出一个元素。 （9）set1.clear()：删除集合set1中的所有元素。
《图解Python数据结构与算法课件》
图：定义、图的表示方法、遍 历算法
详解图的定义和不同的表示方法，如邻接矩阵和邻接表，并探讨图的遍历算 法和常见的应用场景。
排序算法：冒泡排序、选择排 序、插入排序、快速排序、归 并排序
介绍常见的排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归 并排序。比较它们的优缺点和适用场景。
搜索算法：深度优先搜索、广度优先搜索、 A*算法
栈与队列：定义、应用场景、 实现
介绍栈和队列的概念及其在计算中的应用。探索它们的实现方式和特定场景 中的应用。
链表：定义、单链表、双向链 表、循环链表
深入了解链表的不同类型：单链表、双向链表和循环链表，以及它们在数据 结构中的用途和实现方法。
树：定义、二叉树、遍历算法、 应用场景
探索树的定义和不同类型，特别是二叉树，并研究树的遍历算法和在实际应 用中的应用场景。
Python数据类型回顾
回顾Python中的基本数据类型，包括数字与算法中的应用。
列表：基本操作、排序、查找
探索列表的基本操作，如添加、删除和修改元素，以及各种排序和查找算法的实现与应用。
字符串：基本操作、匹配算法
了解字符串的基本操作，例如拼接和切片，以及常见的字符串匹配算法，如 暴力匹配和KMP算法。
《图解Python数据结构与 算法课件》
本课件旨在图解Python数据结构与算法，帮助读者深入理解并掌握重要概念。 包括数据结构、算法的基本概念，Python数据类型，以及列表、字符串等的 操作和排序查找算法。
什么是数据结构和算法？
探索数据结构与算法的定义，它们在计算中的重要作用，以及为什么它们对 于Python编程至关重要。
总结与展望
总结所学内容并展望未来，鼓励读者持续探索和应用数据结构与算法的知识。
Python语言基础课件(共40张PPT)浙教版(2019)高中信息技术必修1
03 变量和赋值语句
赋值语句
a=5 b=9
t=a a=b b=t
a、b的值分别为？
赋值语句的一般形式: 变量名 = 表达式
赋值符号
a=9 b=5
03 变量和赋值语句
a=a+5可缩写成a+=5。 例如：sum=sum+1可缩写成
sum+=1。
变量值的修改
类似的赋值运算符还有 -= *= /= %=
#从索引 1 开始，取出 2 个元素出来： print(L[？:？]) print(L[1：3])
#['Sarah', 'Tracy']
04 基本数据结构
字典（dict）是一种映射类型，由若干”键(key) : 值(value)”组成， “键” 和“值”之间用冒号隔开，所有“键值对”放在一对大括号“{ }”内，并用逗号分 隔。其中“键”必须为不可变类型，在同一个字典中，“键”必须是唯一的，但 “值”可以重复。
02 数据类型与表达式
算术运算符
（2）* 运算符：除了表示算术乘法，还可用于列表、元组、字符串这
几个序列类型与整数的乘法，表示序列元素的重复，生成新的序列对 象。
02 数据类型与表达式
关系运算符
运算符 > < >= <= == != in
表达式 a>b a<b a>=b a<=b a==b a!=b a in b
03 变量和赋值语句
变量命名规则
注意事项： • 1、变量名由字母（包含汉字）、数字、下划线（_）组成，只能以字母和
_ （下划线） 开头。student_1( )√ 1_student( ) × • 2、变量名不能和python保留字相同，比如 print input • 3、变量名区分大小写 SUM ≠ sum ≠ Sum • 建议使用拼音、英文单词或他们的缩写
Python语言数据结构PPT教案
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3
序列
序列是Python中最基本的数据结构，其中最 常见的就是元组、列表和字符串。元组是 一种序列，就像列表一样。元组和列表之 间的主要区别是元组不能像列表那样改变 元素的值，可以简单地理解为“只读列 表”。元组使用小括号()将数据包含起来， 而列表使用方括号[]。
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24
列表的remove方法
列表中的remove方法可以用来移除列表中的某个元素的第一个匹配项，与index方法一样，如 果没有找到相应的元素，Python则会产生报错，例如： >>> char = ['a','b','c','a'] >>> char.remove('a') >>> char ['b', 'c', 'a'] >>> char.remove('d') Traceback (most recent call last): File "<pyshell#24>", line 1, in <module> char.remove('d') ValueError: list.remove(x): x not in list
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29
字符串赋值
字符串是 Python 中最常用的数据类型。我 们可以使用单引号(')或者双引号（"）来表 示字符串。
创建字符串很简单，只要为变量赋值即可。 如：
>>> var1 = 'Hello World!' >>> var2 = "python"
3
序列
序列是Python中最基本的数据结构，其中最 常见的就是元组、列表和字符串。元组是 一种序列，就像列表一样。元组和列表之 间的主要区别是元组不能像列表那样改变 元素的值，可以简单地理解为“只读列 表”。元组使用小括号()将数据包含起来， 而列表使用方括号[]。
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24
列表的remove方法
列表中的remove方法可以用来移除列表中的某个元素的第一个匹配项，与index方法一样，如 果没有找到相应的元素，Python则会产生报错，例如： >>> char = ['a','b','c','a'] >>> char.remove('a') >>> char ['b', 'c', 'a'] >>> char.remove('d') Traceback (most recent call last): File "<pyshell#24>", line 1, in <module> char.remove('d') ValueError: list.remove(x): x not in list
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29
字符串赋值
字符串是 Python 中最常用的数据类型。我 们可以使用单引号(')或者双引号（"）来表 示字符串。
创建字符串很简单，只要为变量赋值即可。 如：
>>> var1 = 'Hello World!' >>> var2 = "python"
PYTHON语言基础——基本数据结构课件浙教版高中信息技术必修
(2)创建字符串、列表
创建名为a的字符串 a=’1234,我’ len(a)的值是6 创建名为a、b、c的列表
a=[] # 创建空列表 b=[20, 177.6，"张三",[1,2,3] ] c=list(range(10))
range()函数可以产生序列，元素默认 是从0起始的自然数，如：range(10) 产生的序列就是0，1，2，3，4，5，6， 7，8，9
分隔，在花括号“{ }”中。 键：通常用字符串或数值来表示。且每个键唯一，即 只能对应一个值。 值：可以是任意类型的数据。值可以重复。
2、字典
(2)创建字典：{键1:值1，键2:值2，… 键n:值n} 创建名为a_dict、b_dict、c_dict的字典
(3)元素的访问：字典是无序的，因此不支持索引、切片等操作。 字典名[键]获取对应的值，此外，字典还提供了获取所
(3)字符串、列表中元素的访问
➢ 访问单个元素(结果类型不变):
d
索引操作：字符串或列表名[索引]
info = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
print(info[-2])
print()输出函数如果输出的是字
符串类型，则字符串两边的引号会
被消掉。
info = [''BH60018'', '苹果', 50] print(info[-3][1])
第三章 算法的程序实现
3.3 Python语言基础——基本数据结构
学习目标
1.掌握Python基本数据结构，会使用Python语言描述生 活中接触到的数据。
基于Python的数据结构与算法课件(含PPT和练习题)
基于Python的数据结构与 算法课件（含PPT和练习 题）
你好！欢迎来到基于Python的数据结构与算法课程。本课程旨在帮助你深入 理解和掌握常见的数据结构和算法，并利用Python编程语言进行实际应用。 让我们开始这段知识冒险之旅吧！
课程导言
在本节中，我们将介绍课程内容和目标，以及学习数据结构和算法的重要性。你将了解到如何应用这些知识来 解决实际问题，并为后续的学习做好准备。
综合案例分析：使用Python实 现常见算法
在本节中，我们将结合实际案例，使用Python编程语言实现一些常见的算法， 展示数据结构和算法在实际问题中的作用和应用。
递归算法
递归是一种强大而又有趣的算法技巧，它能够将复杂的问题简化为简单的子 问题。在本节中，我们将学习递归的原理和应用。
排序算法及其实现
排序算法是数据处理中常见的操作，我们将讨论多种排序算法的原理、性能 和实现方式。掌握这些算法将为你解决排序问题提供良好的基础。
散列表
散列表是一种高效的数据结构，具有快速查找和插入的特点。在本节中，我 们将介绍散列表的概念、实现和优化方法，以及应用实例。
Python基础语法回顾
在本节中，我们将回顾Python编程语言的基础语法，包括变量、数据类型、 条件语句、循环语句等。这将为接下来的课程内容打下坚实的基础。
算法与数据结构基础
在本节中，我们将介绍算法和数据结构的基本概念。你将学习到算法的定义和特性，以及各种常见数据结构的 基本原理和应用场景。
数组及其操作
贪心算法
贪心算法是一种简单而有效的算法思想，每步都采取局部最优的选择。我们 将讨论贪心算法的适用场景和常见问题。
回溯算法
回溯算法是一种穷举求解的算法思想，它通过逐步构建解空间树并进行回溯搜索来找到问题的解。我们将详细 讨论回溯算法的实现和优化。
你好！欢迎来到基于Python的数据结构与算法课程。本课程旨在帮助你深入 理解和掌握常见的数据结构和算法，并利用Python编程语言进行实际应用。 让我们开始这段知识冒险之旅吧！
课程导言
在本节中，我们将介绍课程内容和目标，以及学习数据结构和算法的重要性。你将了解到如何应用这些知识来 解决实际问题，并为后续的学习做好准备。
综合案例分析：使用Python实 现常见算法
在本节中，我们将结合实际案例，使用Python编程语言实现一些常见的算法， 展示数据结构和算法在实际问题中的作用和应用。
递归算法
递归是一种强大而又有趣的算法技巧，它能够将复杂的问题简化为简单的子 问题。在本节中，我们将学习递归的原理和应用。
排序算法及其实现
排序算法是数据处理中常见的操作，我们将讨论多种排序算法的原理、性能 和实现方式。掌握这些算法将为你解决排序问题提供良好的基础。
散列表
散列表是一种高效的数据结构，具有快速查找和插入的特点。在本节中，我 们将介绍散列表的概念、实现和优化方法，以及应用实例。
Python基础语法回顾
在本节中，我们将回顾Python编程语言的基础语法，包括变量、数据类型、 条件语句、循环语句等。这将为接下来的课程内容打下坚实的基础。
算法与数据结构基础
在本节中，我们将介绍算法和数据结构的基本概念。你将学习到算法的定义和特性，以及各种常见数据结构的 基本原理和应用场景。
数组及其操作
贪心算法
贪心算法是一种简单而有效的算法思想，每步都采取局部最优的选择。我们 将讨论贪心算法的适用场景和常见问题。
回溯算法
回溯算法是一种穷举求解的算法思想，它通过逐步构建解空间树并进行回溯搜索来找到问题的解。我们将详细 讨论回溯算法的实现和优化。
Python程序设计第三章常用数据结构.ppt
Python程序设计第三章常用数据结构.ppt 幻灯片 1：Python 程序设计第三章常用数据结构主讲人姓名幻灯片 2：目录列表（List）元组（Tuple）字典（Dictionary）集合（Set）幻灯片 3：列表（List）列表是 Python 中最基本的数据结构之一。
列表中的元素可以是不同的数据类型，如整数、字符串、甚至其他列表。
列表使用方括号`｀来定义，元素之间用逗号分隔。
示例代码：｀｀｀pythonmy_list ＝ 1, ＇hello'， 2, 3｀｀｀幻灯片 4：列表的操作访问列表元素：通过索引值来访问，索引从 0 开始。
切片操作：可以获取列表的一部分。
列表的修改：可以添加、删除、修改元素。
示例代码：｀｀｀pythonmy_list ＝ 1, 2, 3, 4, 5print(my_list0) 输出 1print(my_list1:3) 输出 2, 3my_listappend(6) 在末尾添加 6my_listpop(2) 删除索引为 2 的元素my_list0 ＝ 0 修改索引为 0 的元素为 0｀｀｀幻灯片 5：元组（Tuple）元组与列表相似，但元组中的元素不能修改。
元组使用小括号`（）｀来定义，元素之间用逗号分隔。
示例代码：｀｀｀pythonmy_tuple ＝（1, ＇hello'，（2, 3)）｀｀｀幻灯片 6：元组的操作访问元组元素：与列表相同，通过索引值访问。
元组的切片操作：也与列表类似。
示例代码：｀｀｀pythonmy_tuple ＝（1, 2, 3, 4, 5)print(my_tuple0) 输出 1print(my_tuple1:3) 输出（2, 3)｀｀｀幻灯片 7：字典（Dictionary）字典是一种无序的键值对数据结构。
键必须是唯一的，且不可变的数据类型（如字符串、整数、元组等），值可以是任意数据类型。
字典使用花括号`｛｝｀来定义，键值对之间用冒号`：｀分隔，键值对之间用逗号分隔。
数据结构与算法Python语言描述课件
//返回元素的真实位置 if (i <= L.length) return i; else return 0;
}
插入操作：Status InsertList( )
插入前的线性表：(a1,…,ai-1,ai,ai+1,…,an) 插入后的线性表：(a1,…,ai-1,b,ai,ai+1,…,an)
时间复杂度：最坏和平均的情况O(n) 逻辑关系发生了变化
– 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。
• //加工型操作：&L !!!
• ClearList( &L ) //线性表置空
– 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
}
插入操作：Status InsertList( )
插入前的线性表：(a1,…,ai-1,ai,ai+1,…,an) 插入后的线性表：(a1,…,ai-1,b,ai,ai+1,…,an)
时间复杂度：最坏和平均的情况O(n) 逻辑关系发生了变化
– 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。
• //加工型操作：&L !!!
• ClearList( &L ) //线性表置空
– 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
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Python程序设计语言
8
Tuple元组
Tuple(元组)和List(列表)很相似，但元组是 不可变的。不能对元组中的元素进行添加， 修改和删除操作。
如果需修改元组内容只有重建元组。元组用 小括号来表示。如tuple=(1,2,3)。
Python程序设计语言
2
数值型1/2
整型
32位有符号数，范围是-2147483648至
2147483647
sys.maxint表示最大整数
>>> import sys >>> print sys.maxint
-maxint-1是最小整数
2147483647
用0x****表示16进制，用0***表示8进制
可对元组进行索引、分片、连接和重复。也 可用len()求元组长度。
索引:tuple[1] 分片:tuple[1:2]或tuple[:3] 连接:tuple+tuple 重复:tuple*2
Python程序设计语言
9
tuple对象的操作
方法 count(x)
Index(x)
描述
返回对象x在列表中出现的次数。
用range()函数可自动生成列表
可通过列表综合来创建列表，该功能是在 python2.0版本中新增加的。对列表中的每个项进 行运算并把x for x in range(1,10)] if条件控制输出，如：[x*x for x in range(1,10) if
表的列表。 list = [ (1,2,3,4), (“a”,“b”,“c”) ]，这是元组
列表
类似与其他高级语言的数组
Python程序设计语言
11
List的生成
list((1,2))把一个元组转换成一个列表[1,2]， list('test')可把字符串转换成['t','e','s','t']列表。
Python程序设计语言
7
Unicode
Unicode字符采用16位(0---65535)值表 示，能进行多语言支持。要使用Unicode字 符串，只要在字符串前加上“u”即可 。
str()函数可将ASCII兼容的unicode字符串 转为ascii字符串。
unicode()函数可将字符串转为unicode字 符串
字符串内部的一个反斜杠“\”可允许把字符串放于 多行
也可以使用三个’或”使字符串跨行。
使用“*”号重复字符串，如： 'hello'*3hellohellohello
>>> a = '12345\ ... 67890' >>> print a 1234567890
>>> a="""123456 ... 7890""" >>> print a 123456 7890
Python程序设计语言
Python的数据结构
张晓 西北工业大学计算机学院 zhangxiao@ 2009-8-10
Python的数据结构
数值型
int float complex
序列对象
字符串 str List 列表 list Tuple 元组 tuple
Dictionary 字典类型 dict 数组对象 array
x%2==0] 在列表中使用多个for语句：[x+y for x in "123" for y
in "abc"]
Python程序设计语言
12
List的访问
访问列表可通过索引来引用，如：list[0]将引用列 表的第一个值。list[0:1]返回第一和第二个元素。
返回列表中匹配对象x的第一个列表项的索引。无匹配元 素时产生异常。
help(tuple) Help(tuple.count)
Python程序设计语言
10
List列表
列表是序列对象，可包含任意的Python数 据信息，如字符串、数字、列表、元组等
list = [ "a", "b", "c" ]，这是字符列表。 list = [ 1, 2, 3, 4 ]，这是数字列表。 list = [ [1,2,3,4], ["a","b","c"] ]，这是列
number=1.2+2j
>>> n1=1.2+2j >>> n2=1.3+3j >>> print n1,(n1+n2) (1.2+2j) (2.5+5j)
Python程序设计语言
4
字符串的定义
字符串在python被看成是单个字符的序列，具有 序列对象的特殊功能，字符串是固定的，不可变的。
可在字符串中使用单引号和双引号，注意要搭配。 如‘boy’, ”girl”等。
空
\v
纵向制表符
\t
横向制表符
\r
回车
转义字符 \n \(在行尾时) \f \oyy
\xyy
\other
描述
换行
续行符
换页
八进制数yy代表 的字符，例如： \o12代表换行
十进制数yy代表 的字符，例如： \x0a代表换行
其它的字符以普 通格式输出
不想让转义字符生效时，用r和R来定义原始字符串。 如：print r'\t\r‘ \t\r
长整形
python支持任意长度的长整型
支持大数计算，如可计算1000!
C语言如何计算100!
Python程序设计语言
3
数值型2/2
浮点型
浮点数---python支持普通十进制和科学计数法 表示的浮点数
number=123.456，nubmer1=123.2E10
复数
复数的实部和虚部用加号分开，虚部使用后缀j 表示
可对字符串分片，分片的格式为： string[start:end] 。如string=“hello world”,print string[6:]将显示world。
Python程序设计语言
6
转义符
转义字符
描述
\\
反斜杠符号
\'
单引号
\"
双引号
\a
响铃
\b
退格(Backspace)
\e
转义
\000
Python程序设计语言
>>> a='hello'*3 >>> print a hellohellohello
5
字符串的引用
可用索引访问字符串中的字符。如： string=“hello world”，print string[1]将 显示字符e。
字符串可用in或not in运算符来测试字符是 不属于一个字符串的成员。
Python程序设计语言
8
Tuple元组
Tuple(元组)和List(列表)很相似，但元组是 不可变的。不能对元组中的元素进行添加， 修改和删除操作。
如果需修改元组内容只有重建元组。元组用 小括号来表示。如tuple=(1,2,3)。
Python程序设计语言
2
数值型1/2
整型
32位有符号数，范围是-2147483648至
2147483647
sys.maxint表示最大整数
>>> import sys >>> print sys.maxint
-maxint-1是最小整数
2147483647
用0x****表示16进制，用0***表示8进制
可对元组进行索引、分片、连接和重复。也 可用len()求元组长度。
索引:tuple[1] 分片:tuple[1:2]或tuple[:3] 连接:tuple+tuple 重复:tuple*2
Python程序设计语言
9
tuple对象的操作
方法 count(x)
Index(x)
描述
返回对象x在列表中出现的次数。
用range()函数可自动生成列表
可通过列表综合来创建列表，该功能是在 python2.0版本中新增加的。对列表中的每个项进 行运算并把x for x in range(1,10)] if条件控制输出，如：[x*x for x in range(1,10) if
表的列表。 list = [ (1,2,3,4), (“a”,“b”,“c”) ]，这是元组
列表
类似与其他高级语言的数组
Python程序设计语言
11
List的生成
list((1,2))把一个元组转换成一个列表[1,2]， list('test')可把字符串转换成['t','e','s','t']列表。
Python程序设计语言
7
Unicode
Unicode字符采用16位(0---65535)值表 示，能进行多语言支持。要使用Unicode字 符串，只要在字符串前加上“u”即可 。
str()函数可将ASCII兼容的unicode字符串 转为ascii字符串。
unicode()函数可将字符串转为unicode字 符串
字符串内部的一个反斜杠“\”可允许把字符串放于 多行
也可以使用三个’或”使字符串跨行。
使用“*”号重复字符串，如： 'hello'*3hellohellohello
>>> a = '12345\ ... 67890' >>> print a 1234567890
>>> a="""123456 ... 7890""" >>> print a 123456 7890
Python程序设计语言
Python的数据结构
张晓 西北工业大学计算机学院 zhangxiao@ 2009-8-10
Python的数据结构
数值型
int float complex
序列对象
字符串 str List 列表 list Tuple 元组 tuple
Dictionary 字典类型 dict 数组对象 array
x%2==0] 在列表中使用多个for语句：[x+y for x in "123" for y
in "abc"]
Python程序设计语言
12
List的访问
访问列表可通过索引来引用，如：list[0]将引用列 表的第一个值。list[0:1]返回第一和第二个元素。
返回列表中匹配对象x的第一个列表项的索引。无匹配元 素时产生异常。
help(tuple) Help(tuple.count)
Python程序设计语言
10
List列表
列表是序列对象，可包含任意的Python数 据信息，如字符串、数字、列表、元组等
list = [ "a", "b", "c" ]，这是字符列表。 list = [ 1, 2, 3, 4 ]，这是数字列表。 list = [ [1,2,3,4], ["a","b","c"] ]，这是列
number=1.2+2j
>>> n1=1.2+2j >>> n2=1.3+3j >>> print n1,(n1+n2) (1.2+2j) (2.5+5j)
Python程序设计语言
4
字符串的定义
字符串在python被看成是单个字符的序列，具有 序列对象的特殊功能，字符串是固定的，不可变的。
可在字符串中使用单引号和双引号，注意要搭配。 如‘boy’, ”girl”等。
空
\v
纵向制表符
\t
横向制表符
\r
回车
转义字符 \n \(在行尾时) \f \oyy
\xyy
\other
描述
换行
续行符
换页
八进制数yy代表 的字符，例如： \o12代表换行
十进制数yy代表 的字符，例如： \x0a代表换行
其它的字符以普 通格式输出
不想让转义字符生效时，用r和R来定义原始字符串。 如：print r'\t\r‘ \t\r
长整形
python支持任意长度的长整型
支持大数计算，如可计算1000!
C语言如何计算100!
Python程序设计语言
3
数值型2/2
浮点型
浮点数---python支持普通十进制和科学计数法 表示的浮点数
number=123.456，nubmer1=123.2E10
复数
复数的实部和虚部用加号分开，虚部使用后缀j 表示
可对字符串分片，分片的格式为： string[start:end] 。如string=“hello world”,print string[6:]将显示world。
Python程序设计语言
6
转义符
转义字符
描述
\\
反斜杠符号
\'
单引号
\"
双引号
\a
响铃
\b
退格(Backspace)
\e
转义
\000
Python程序设计语言
>>> a='hello'*3 >>> print a hellohellohello
5
字符串的引用
可用索引访问字符串中的字符。如： string=“hello world”，print string[1]将 显示字符e。
字符串可用in或not in运算符来测试字符是 不属于一个字符串的成员。