基本线性数据结构的Python实现

摘抄自 https://segmentfault.com/a/1190000006674353
本篇主要实现四种数据结构，分别是数组、堆栈、队列、链表。我不知道我为什么要用Python来干C干的事情，总之Python就是可以干。

所有概念性内容可以在参考资料中找到出处

数组

数组的设计

数组设计之初是在形式上依赖内存分配而成的，所以必须在使用前预先请求空间。这使得数组有以下特性：

请求空间以后大小固定，不能再改变（数据溢出问题）；
在内存中有空间连续性的表现，中间不会存在其他程序需要调用的数据，为此数组的专用内存空间；
在旧式编程语言中（如有中阶语言之称的C），程序不会对数组的操作做下界判断，也就有潜在的越界操作的风险（比如会把数据写在运行中程序需要调用的核心部分的内存上）。

因为简单数组强烈倚赖电脑硬件之内存，所以不适用于现代的程序设计。欲使用可变大小、硬件无关性的数据类型，Java等程序设计语言均提供了更高级的数据结构：ArrayList、Vector等动态数组。

Python的数组

从严格意义上来说:Python里没有严格意义上的数组。

List

可以说是Python里的数组，下面这段代码是CPython的实现

List

的结构体:

Python

123456789101112131415161718

typedef struct { PyObject_VAR_HEAD /* Vector of pointers to list elements. list[0] is ob_item[0], etc. */ PyObject **ob_item; /* ob_item contains space for 'allocated' elements. The number * currently in use is ob_size. * Invariants: * 0 <= ob_size <= allocated * len(list) == ob_size * ob_item == NULL implies ob_size == allocated == 0 * list.sort() temporarily sets allocated to -1 to detect mutations. * * Items must normally not be NULL, except during construction when * the list is not yet visible outside the function that builds it. */ Py_ssize_t allocated;} PyListObject;

取自CPython-Github还有一篇文章讲

List

实现,感兴趣的朋友可以去看看。中文版。当然，在Python里它就是数组。
后面的一些结构也将用

List

来实现。

堆栈

什么是堆栈

堆栈（英语：stack），也可直接称栈，在计算机科学中，是一种特殊的串列形式的数据结构，它的特殊之处在于只能允许在链接串列或阵列的一端（称为堆叠顶端指标，英语：top）进行加入资料（英语：push）和输出资料（英语：pop）的运算。另外堆叠也可以用一维阵列或连结串列的形式来完成。堆叠的另外一个相对的操作方式称为伫列。由于堆叠数据结构只允许在一端进行操作，因而按照后进先出（LIFO, Last In First Out）的原理运作。

特点

先入后出，后入先出。
除头尾节点之外，每个元素有一个前驱，一个后继。

操作

从原理可知，对堆栈(栈)可以进行的操作有:top():获取堆栈顶端对象
push():向栈里添加一个对象
pop():从栈里推出一个对象

实现

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39

class my_stack(object): def __init__(self, value): self.value = value # 前驱 self.before = None # 后继 self.behind = None def __str__(self): return str(self.value) def top(stack): if isinstance(stack, my_stack): if stack.behind is not None: return top(stack.behind) else: return stack def push(stack, ele): push_ele = my_stack(ele) if isinstance(stack, my_stack): stack_top = top(stack) push_ele.before = stack_top push_ele.before.behind = push_ele else: raise Exception('不要乱扔东西进来好么') def pop(stack): if isinstance(stack, my_stack): stack_top = top(stack) if stack_top.before is not None: stack_top.before.behind = None stack_top.behind = None return stack_top else: print('已经是栈顶了')

队列

什么是队列

和堆栈类似，唯一的区别是队列只能在队头进行出队操作，所以队列是是先进先出（FIFO, First-In-First-Out）的线性表

特点

先入先出,后入后出
除尾节点外,每个节点有一个后继
（可选）除头节点外,每个节点有一个前驱

操作

push（）:入队
pop（）：出队

实现

普通队列

1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647

class MyQueue(): def __init__(self, value=None): self.value = value # 前驱 # self.before = None # 后继 self.behind = None def __str__(self): if self.value is not None: return str(self.value) else: return 'None' def create_queue(): """仅有队头""" return MyQueue() def last(queue): if isinstance(queue, MyQueue): if queue.behind is not None: return last(queue.behind) else: return queue def push(queue, ele): if isinstance(queue, MyQueue): last_queue = last(queue) new_queue = MyQueue(ele) last_queue.behind = new_queue def pop(queue): if queue.behind is not None: get_queue = queue.behind queue.behind = queue.behind.behind return get_queue else: print('队列里已经没有元素了') def print_queue(queue): print(queue) if queue.behind is not None: print_queue(queue.behind)

链表

什么是链表

链表（Linked list）是一种常见的基础数据结构，是一种线性表，但是并不会按线性的顺序存储数据，而是在每一个节点里存到下一个节点的指针(Pointer)。由于不必须按顺序存储，链表在插入的时候可以达到O(1)的复杂度，比另一种线性表顺序表快得多，但是查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要O(n)的时间，而顺序表相应的时间复杂度分别是O(logn)和O(1)。

特点

使用链表结构可以克服数组链表需要预先知道数据大小的缺点，链表结构可以充分利用计算机内存空间，实现灵活的内存动态管理。但是链表失去了数组随机读取的优点，同时链表由于增加了结点的指针域，空间开销比较大。

操作

init():初始化
insert(): 插入
trave(): 遍历
delete(): 删除
find(): 查找

实现

此处仅实现双向列表Python

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79

class LinkedList(): def __init__(self, value=None): self.value = value # 前驱 self.before = None # 后继 self.behind = None def __str__(self): if self.value is not None: return str(self.value) else: return 'None' def init(): return LinkedList('HEAD') def delete(linked_list): if isinstance(linked_list, LinkedList): if linked_list.behind is not None: delete(linked_list.behind) linked_list.behind = None linked_list.before = None linked_list.value = None def insert(linked_list, index, node): node = LinkedList(node) if isinstance(linked_list, LinkedList): i = 0 while linked_list.behind is not None: if i == index: break i += 1 linked_list = linked_list.behind if linked_list.behind is not None: node.behind = linked_list.behind linked_list.behind.before = node node.before, linked_list.behind = linked_list, node def remove(linked_list, index): if isinstance(linked_list, LinkedList): i = 0 while linked_list.behind is not None: if i == index: break i += 1 linked_list = linked_list.behind if linked_list.behind is not None: linked_list.behind.before = linked_list.before if linked_list.before is not None: linked_list.before.behind = linked_list.behind linked_list.behind = None linked_list.before = None linked_list.value = None def trave(linked_list): if isinstance(linked_list, LinkedList): print(linked_list) if linked_list.behind is not None: trave(linked_list.behind) def find(linked_list, index): if isinstance(linked_list, LinkedList): i = 0 while linked_list.behind is not None: if i == index: return linked_list i += 1 linked_list = linked_list.behind else: if i < index: raise Exception(404) return linked_list