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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:

  1. 请求空间以后大小固定,不能再改变(数据溢出问题);

  2. 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;

  3. 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:

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

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

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

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

以上所有源代码均在Github共享,欢迎提出issue或PR,希望与大家共同进步!


参考资料


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