介绍：在Python3中，数据结构是组织和存储数据的有效方式，它们对于编写高效且可维护的代码至关重要。以下是对Python中常见内置数据结构的介绍：

1. 字典（Dictionaries）：

• 字典在Python中是一个非常核心的数据结构，它可以存储任意数量的对象，每个对象都由唯一的键（key）标识。
• 字典也被称为映射（map）、散列表（hash table）、查找表（lookup table）或关联数组（associative array）。
• 它允许高效地进行查找、插入和删除操作。

2. 列表（Lists）：

• 列表是一种有序的数据集合，可以存储不同类型的数据，支持添加、删除、访问和修改其中的元素。
• 列表是可变的，意味着可以在创建后更改其内容。

3. 元组（Tuples）：

• 元组是一种不可变的序列类型，用于存储多个相关的值。
• 由于元组不可变，它们通常用于表示不应该改变的数据，如日期、时间或者一个简单的常量集合。

4. 集合（Sets）：

• 集合是一个无序的不重复元素集，它的主要用途包括成员测试和消除重复元素。
• 集合支持数学上的集合运算，如并集、交集和差集。

5. 队列（Queues）：

• 队列是先进先出（FIFO）的数据结构，用于存储和管理待处理的项目序列。
• Python中的queue模块提供了同步队列类，特别适用于多线程编程。

6. 栈（Stacks）：

• 栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，用于实现特定的算法和函数调用的内存管理。
• Python中的列表可以很容易地用作栈，通过append()方法进行压栈，pop()方法进行弹栈。

7. 链表（Linked Lists）：

• 链表是一种数据结构，其中每个元素包含一个指向下一个元素的链接。
• Python的标准库并没有直接提供链表的实现，但可以通过类来实现。

8. 树（Trees）：

• 树是一种层次化的数据结构，用于表示具有父子关系的数据。
• 在Python中，可以通过类和引用来实现树形结构。

9. 图（Graphs）：

• 图是一种复杂的数据结构，用于表示对象之间的复杂关系。
• Python中的网络X库提供了创建、操作和研究图结构的工具。

10. 哈希表（Hash Tables）：

• 哈希表是一种通过将对象映射到桶中来提高访问速度的数据结构。
• 在Python中，字典就是基于哈希表实现的。
  了解这些数据结构的基本用法和适用场景对于编写高效的Python代码非常重要。随着对数据结构和算法知识的深入，你将能够更好地理解它们背后的原理，并在不同的情况下选择最合适的数据结构来解决问题。

1、Python3 数据结构

本章节我们主要结合前面所学的知识点来介绍Python数据结构。
列表
Python中列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。
以下是 Python 中列表的方法：

下面示例演示了列表的大部分方法：

>>> a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5]
>>> print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x'))
2 1 0
>>> a.insert(2, -1)
>>> a.append(333)
>>> a
[66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.index(333)
1
>>> a.remove(333)
>>> a
[66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.reverse()
>>> a
[333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25]
>>> a.sort()
>>> a
[-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]

注意：类似 insert, remove 或 sort 等修改列表的方法没有返回值。

2、将列表当做堆栈使用

列表方法使得列表可以很方便的作为一个堆栈来使用，堆栈作为特定的数据结构，最先进入的元素最后一个被释放（后进先出）。用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。例如：

>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]

3、将列表当作队列使用

也可以把列表当做队列用，只是在队列里第一加入的元素，第一个取出来；但是拿列表用作这样的目的效率不高。在列表的最后添加或者弹出元素速度快，然而在列表里插入或者从头部弹出速度却不快（因为所有其他的元素都得一个一个地移动）。

>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry")           # Terry arrives
>>> queue.append("Graham")          # Graham arrives
>>> queue.popleft()                 # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft()                 # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue                           # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

4、列表推导式

列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素，用其获得的结果作为生成新列表的元素，或者根据确定的判定条件创建子序列。
每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式，然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组，就必须使用括号。
这里我们将列表中每个数值乘三，获得一个新的列表：

>>> vec = [2, 4, 6]
>>> [3*x for x in vec]
[6, 12, 18]

现在我们玩一点小花样：

>>> [[x, x**2] for x in vec]
[[2, 4], [4, 16], [6, 36]]

这里我们对序列里每一个元素逐个调用某方法：

>>> freshfruit = ['  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  ']
>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry', 'passion fruit']

我们可以用 if 子句作为过滤器：

>>> [3*x for x in vec if x > 3]
[12, 18]
>>> [3*x for x in vec if x < 2]
[]

以下是一些关于循环和其它技巧的演示：

>>> vec1 = [2, 4, 6]
>>> vec2 = [4, 3, -9]
>>> [x*y for x in vec1 for y in vec2]
[8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]
>>> [x+y for x in vec1 for y in vec2]
[6, 5, -7, 8, 7, -5, 10, 9, -3]
>>> [vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))]
[8, 12, -54]

列表推导式可以使用复杂表达式或嵌套函数：

>>> [str(round(355/113, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']

5、嵌套列表解析

Python的列表还可以嵌套。
以下实例展示了3X4的矩阵列表：

>>> matrix = [
...     [1, 2, 3, 4],
...     [5, 6, 7, 8],
...     [9, 10, 11, 12],
... ]

以下实例将3X4的矩阵列表转换为4X3列表：

>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

以上实例也可以使用以下方法来实现：

>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
...     transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

另外一种实现方法：

>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
...     # the following 3 lines implement the nested listcomp
...     transposed_row = []
...     for row in matrix:
...         transposed_row.append(row[i])
...     transposed.append(transposed_row)
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

6、del 语句

使用 del 语句可以从一个列表中根据索引来删除一个元素，而不是值来删除元素。这与使用 pop() 返回一个值不同。可以用 del 语句从列表中删除一个切割，或清空整个列表（我们以前介绍的方法是给该切割赋一个空列表）。例如：

>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]

也可以用 del 删除实体变量：

>>> del a

7、元组和序列

元组由若干逗号分隔的值组成，例如：

>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))

如你所见，元组在输出时总是有括号的，以便于正确表达嵌套结构。在输入时可能有或没有括号， 不过括号通常是必须的（如果元组是更大的表达式的一部分）。

8、集合

集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。
可以用大括号({})创建集合。注意：如果要创建一个空集合，你必须用 set() 而不是 {} ；后者创建一个空的字典，下一节我们会介绍这个数据结构。
以下是一个简单的演示：

>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket)                      # 删除重复的
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket                 # 检测成员
True
>>> 'crabgrass' in basket
False

>>> # 以下演示了两个集合的操作
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a                                  # a 中唯一的字母
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b                              # 在 a 中的字母，但不在 b 中
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b                              # 在 a 或 b 中的字母
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b                              # 在 a 和 b 中都有的字母
{'a', 'c'}
>>> a ^ b                              # 在 a 或 b 中的字母，但不同时在 a 和 b 中
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

集合也支持推导式：

>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}

9、字典

另一个非常有用的 Python 内建数据类型是字典。
序列是以连续的整数为索引，与此不同的是，字典以关键字为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。
理解字典的最佳方式是把它看做无序的键=>值对集合。在同一个字典之内，关键字必须是互不相同。
一对大括号创建一个空的字典：{}。
这是一个字典运用的简单例子：

>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}
>>> list(tel.keys())
['irv', 'guido', 'jack']
>>> sorted(tel.keys())
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False

构造函数 dict() 直接从键值对元组列表中构建字典。如果有固定的模式，列表推导式指定特定的键值对：

>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

此外，字典推导可以用来创建任意键和值的表达式词典：

>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}

如果关键字只是简单的字符串，使用关键字参数指定键值对有时候更方便：

>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

10、遍历技巧

在字典中遍历时，关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来：

>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
...     print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave

在序列中遍历时，索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到：

>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
...     print(i, v)
...
0 tic
1 tac
2 toe

同时遍历两个或更多的序列，可以使用 zip() 组合：

>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
...     print('What is your {0}?  It is {1}.'.format(q, a))
...
What is your name?  It is lancelot.
What is your quest?  It is the holy grail.
What is your favorite color?  It is blue.

要反向遍历一个序列，首先指定这个序列，然后调用 reversed() 函数：

>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
...     print(i)
...
9
7
5
3
1

要按顺序遍历一个序列，使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列，并不修改原值：

>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
>>> for f in sorted(set(basket)):
...     print(f)
...
apple
banana
orange
pear