为了以服务于特定目的的方式组织信息，专家开发了各种简单和复杂的数据结构。 数据结构旨在组织数据，以便人类和计算机都可以理解和使用。 进一步阅读我们探索 Python 中的数据结构类型。 我们还对数据结构和算法进行了更深入的解释。 让我们深入了解吧！
什么是数据结构？
为了在计算机上有效地存储、处理、检索和排列数据，已经开发了许多不同的数据结构。 它们是一种处理信息的方法，将其转换为易于使用的形式。
算法和数据结构是任何程序、应用程序或软件的支柱。 算法是一组用于处理计算机程序中使用的数据的规则和指令。 程序员使用数据结构在应用程序的不同部分或应用程序之间传输信息。 输入、处理、维护和检索是数据结构的四个主要用途。
数据结构有哪些分类？
以下是数据结构的分类：
#1. 线性和非线性
线性结构（如数组、列表或队列）中的数据以直线组织。 非线性结构（如树或图）中的数据不是形成顺序，而是连接两个或多个信息。
#2. 动态与静态
顾名思义，数据结构的大小和形状是在编译时预先确定的。 该阵列保存了预定量的内存以供将来使用。 动态结构中的可用内存量可能会根据运行代码的需要而增加或减少。 连接的存储器的位置也可能随着时间而改变。
＃3。 非均匀和均匀状态
同质数据结构是具有相同数据类型的元素的集合，例如数组。 非同质结构中的数据不需要全部属于同一类型。
数据结构的类型
计算机程序员可以从多种不同的数据结构中进行选择，每种数据结构都有一定的优势和用途。 以下是数据结构的类型：
#1. 数组
数组用于对具有相似性质的数据对象进行分组。 该结构使用连续的内存分配来组织数据。 数组的用户为数组中的每个成员分配唯一的索引或键。 数组是更复杂的数据结构（例如哈希表和列表）的构建块。 在对算法进行分类时，该框架经常被使用 电脑科学家.
#2. 堆栈
在堆栈中，首先显示最近的操作，因为堆栈遵循后进先出 (LIFO) 结构。 如果您输入数据集“1”，则将首先显示最后一个数字“2”。 这种数据组织会产生堆栈或堆。 堆栈数据结构对于存储和检索执行顺序至关重要的数据也很有用。 该系统的布局鼓励您在继续下一个作业之前先查看每个作业的结论。
＃3。 线性数据结构
数组或有限数据集是线性数据结构的示例，因为可以使用索引键在内存中检索它们的成员。 链表是另一种类型的线性数据结构。 为了在整个内存中任意存储列表项，链表以特定的方式排列它们。
＃4。 树数据结构
树形式的数据结构本质上是分层的，根值和子项子集显示为链接节点。 树数据结构种类繁多，每种结构都有自己独特的属性。 一些例子是二叉树、二叉搜索树、红黑树、权重平衡树和二叉堆。
＃5。 队列
在数据组织方面，队列优于堆栈，因为队列具有先进先出 (FIFO) 结构。 由于数据进入并等待离开这种线性结构，因此它让人想起队列。 最初输入的数据将首先被传输。 计算机程序员还使用队列来存储不必立即处理的信息。
＃6。 链接列表
链表根据它们之间的关系以线性方式排列它们的“节点”或对象。 每个节点中都包含信息和参考。 节点的数据是程序员决定存储在那里的信息，而指针是对序列中下一个节点的引用。 当您需要能够从列表中删除项目时，链接列表非常有用。 然而，堆栈和队列也可以在它们的帮助下实现。
#7. 跳过列表
使用链表格式，跳跃列表是一种概率数据结构。 跳跃列表也是一种数据结构，它有选择地忽略较大列表中的某些项目。 跳过列表上的项目数量随着每个级别的增加而减少，但不会添加新项目。 快速删除、插入和搜索数据的能力是跳过列表对程序员的主要好处。
＃8。 图表
图是一种特殊的无序列表，可用于描述网络。 它们由单独的“节点”和它们之间的链接（或“边”）组成。 在这些设计中，X 和 Y 成对使用，X 顶点连接到 Y。图还可以帮助研究人员检查城市街道和在线社交互动等复杂网络。
＃9。 尝试
尝试，通常称为“前缀树”，是一种树状数据结构。 在需要时，它们经常代替字母表中的字母。 树的节点是程序员可以通过沿着分支向下检索的字符串。 尝试可以帮助您组织以字符串前缀为条件的信息。 自动建议和字典查找是如何使用尝试的两个示例。
＃10。 哈希表
键值对存储在称为哈希映射的表中。 它们在保存所需值的存储位置中生成哈希码或索引。 数组也是计算机程序员存储数据的常用方式。 哈希表可用于实现集合数据结构，以及关联数组和数据库索引。
数据结构与算法
数据结构和算法之间存在巨大鸿沟。 然而，有效的数据排序和访问是通过以图形方式描述数据关系的数据结构实现的。 计算机的软件、网页、程序或硬件只能按照算法中概述的步骤来完成任务。
算法是预先确定的、离散的步骤序列，可以由计算机执行以获得预先确定的、重复的结果。 排序算法、搜索算法和最短路径算法都是算法的例子。 每个都允许计算机不仅检索所需的相关信息，而且还可以响应给定的命令。 可以开发针对特定数据结构优化的算法。 当将用于一种数据结构的算法应用于另一种数据结构时，可能会出现低效的结果。
Python 中的数据结构
Python 广泛应用于许多领域，包括但不限于网络开发、数据研究、机器人、机器学习、人工智能、物联网和网络自动化，使其成为世界上使用最广泛的编程语言之一。 在处理数据时，每个应用程序都需要一个地方来组织数据、管理数据并快速轻松地检索数据。
Python 中有五种预先存在的数据结构，它们都因不同的原因而派上用场。 以下是Python中的数据结构：
#1. 列表
列表是动态排序的元素列表。 它还能够存储任何数据结构，包括数字、浮点值、文本、其他列表、元组、字典等。 另外，您可以使用方括号 ([]) 或 list() 构造函数创建一个新的空列表。
#2. 元组
元组永远无法更改，因为它们是不可变的列表。 元组数据结构非常适合存储您知道不会更改的元素。 一周中的几天、一年中的月份、特定区域的 GPS 坐标等都是此类元素的示例。 您可以使用括号，而不是使用方括号来声明元组。 元组也可以从索引和切片操作中受益。
#3. 放
集合是不同对象的未排序组。 在 Python 中，集合不是序列。 许多现实世界的收藏缺乏预先确定的安排，并且不包含任何副本。 社会安全号码、电子邮件地址、互联网协议 (IP) 地址、媒体访问控制 (MAC) 地址等只是几个示例。 这些只是随机的、单一事物的集合。 不需要重复，也不需要特定的顺序。 集合是存储此类集合以便在软件中使用的便捷方法。
＃4。 冰冻套装
冻结集合只是无法以任何方式更改的集合。 它们的行为和属性与集合相同，但不能以任何方式更改。 因此，add()、update() 等集合突变无法应用于 freezeset。 Frozensets 由于其不变性，可以用作字典中的键或用作另一个集合或 freezeset 中的元素。
freezeset() 函数可以直接用于生成一个 freezeset，也可以使用另一个可迭代对象作为参数来从字符串、列表、元组或集合生成一个 freezeset。
#5。 字典
Python 严重依赖它的字典。 我们使用字典作为从模块和类到对象甚至集合的所有内容的支柱。 如果您熟悉这些语言，则可以将字典与 JavaScript 中的对象、Ruby 中的哈希或 Go 中的映射进行比较。
Python 中的字典也是一个键数组； 值对以逗号分隔并用大括号括起来。 使用花括号或 dict() 构造函数，可以创建一个新的空字典。
为什么数据结构很重要？
计算机科学家依靠数据结构来组织和存储大量信息。 拥有一个可靠的系统可能会让您更容易找到所需的内容。 在计算机科学职位的面试中，候选人经常会被问及他们对数据结构的熟悉程度。 人工智能 (AI)、计算机图形学和操作系统领域也都受益于此。
如何使用数据结构？
数据结构用于实现抽象数据类型的具体形式。 数据结构是任何设计良好的软件的重要组成部分。 它们对于软件的开发和算法的实现也至关重要。 以下是数据结构的使用方式：
#1。 保存记录
数据结构用于通过提供用于存储条目的一组特征和匹配结构来有效地将数据保留在数据库管理系统中。
#2. 管理资源和服务
核心操作系统 (OS) 资源和操作依赖于数据结构，例如用于内存分配的链表、文件目录管理和文件结构树以及进程调度队列。
#3。 数据交换
数据结构用于组织应用程序之间通信的数据，例如 TCP/IP 数据包。
＃4。 订购和排序
像二叉搜索树这样的数据结构，通常称为有序或排序二叉树，提供了组织数据的有用方法，例如用作标签的字符串。 像优先级队列这样的数据结构允许程序员按预定义的重要性顺序管理对象集合。
#5。 索引
甚至更复杂的数据结构（例如 B 树）也用于索引事物，包括存储在数据库中的事物。
＃6。 搜寻中
通常的做法是使用 B 树、哈希表或二叉搜索树构建索引来加速对某个项目的搜索。
#7。 可扩展性
大数据应用程序采用数据结构来确保性能和可扩展性，同时在多个分布式存储站点上分配和管理数据存储。 许多大数据编程环境（例如 Apache Spark）包含模仿数据库条目底层结构的数据结构以方便查询。
选择数据结构
选择数据结构的方法有以下几种：
#1. 支持的操作
如果属性的基础数据类型可以转换为支持该操作的类型之一，则可以执行表中未列出的数据类型之间的操作。 可以在数据中添加或删除数字。 整数反映需要添加或减去的天数。
#2. 计算的复杂性
算法的计算复杂度是指其运行所需的时间和存储空间量。 为了估计算法运行需要多长时间以及将使用多少内存，计算机科学家在编写代码之前会使用难度的数学指标。 这些预测对于程序员决定和开发实际使用的算法来说是至关重要的帮助。
＃3。 优雅的编码
一个精美的程序是每个人都可以立即识别但很难确定的东西之一。 它充分利用语言而不屈服于晦涩难懂。 它很简短，没有使用令人困惑的语法。 它表面上易于阅读和掌握，而其底层结构却很复杂。 尽可能接近完美散文的编码是每个程序员的圣杯。
对于这个问题没有简单的解决办法或灵丹妙药。 采用编码标准可能会有所帮助，但前提是它们基于一个强大的框架，保证程序员理解并实现问题的本质。
什么是傻瓜数据结构？
计算机科学中最基本的思想是数据结构和算法。 它们使开发人员可以定义在运行时重复的操作。 算法处理任务如何执行，而数据结构定义数据如何排列。
最常见的数据结构是什么？
最常见和基本的数据结构是数组。 数组构成了许多其他数据结构的基础，包括堆栈和队列。
最简单的数据结构是什么？
计算机科学中最基本的思想是数据结构和算法。 它们使开发人员可以定义在运行时重复的操作。 算法处理任务如何执行，而数据结构定义数据如何排列。 最常见和基本的数据结构是数组。 数组构成了许多其他数据结构的基础，包括堆栈和队列。
一维（线性）数组是最简单的数据结构，其元素通过连续的整数索引存储和访问。
最后的思考
数据结构是一种以数字格式存储和排列信息的方法。 它代表一组数据值、它们之间的关联以及它们提供的可能的操作或服务。 程序员使用数据结构在应用程序的不同部分或应用程序之间传输信息。 然而，数据结构有四个基本目的：存储、处理、维护和检索。
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参考资料
