Python中常用的数据结构
常用的数据结构有数组、链表(一对一)、栈和队列、哈希表、树(一对多)、图(多对多)等结构。
在本目录下我们将讲解，通过python语言实现常用的数据结构。
1.数组
在python语言中，并没有直接使用数组这个概念，而是使用列表（list）和元组（tuple）这两种集合，它们的本质都是对数组的封装。其中，列表是一个动态可扩展的数组，支持任意的添加、删除、修改元素；而元组是一个不可变集合，一旦创建就不支持修改，即不支持添加、删除、修改操作，只支持查看。
下面我们提到的数组概念，对应的是python语言的列表。
（1）读取元素
#初始化列表
my_list = [3, 1, 2, 5, 4, 9, 7, 2]
#随机读取元素
print(my_list[2])
#结果为：2（2）更新（修改）元素
#初始化列表
my_list = [3, 1, 2, 5, 4, 9, 7, 2]
#更新元素
my_list[3] = 10
print(my_list[3])
#结果为：10注意：数组读取元素和更新元素的时间复杂度都是O(1)
（3）插入元素
插入数组元素存在3中情况：1、尾部插入，2、中间插入，3、超范围插入。
3.1尾部插入，3.2中间插入
对于尾部和中间插入在Python底层已经为我们做了很好的解释，调用起来很方便。
#初始化列表
my_list = [3, 1, 2, 5, 4, 9, 7, 2]
#尾部插入元素
my_list.append(6)
#中间插入元素
my_list.insert(5, 11)
print(my_list)
#结果为：[3, 1, 2, 5, 4, 11, 9, 7, 2, 6]但是为了更好的理解数组的工作方式，我们自己实现一段插入操作的代码。
class MyArray:
def __init__(self, capacity):
self.array = [None] *capacity
self.size = 0
def insert_v1(self, index, element):
#判断访问下标是否超出范围
if index < 0 or index > self.size:
raise Exception("超出数组实际元素范围")
#从右向左循环，逐个元素向右移一位
for i in range(self.size, index, -1):
self.array[i] = self.array[i-1]
#腾出位置放入新元素
self.array[index] = element
self.size += 1
def output(self):
for i in range(self.size):
print(self.array[i])
#print(self.array)
array = MyArray(4)
array.insert_v1(0, 10)
array.insert_v1(0, 20)
array.insert_v1(0, 30)
array.output()
#结果为：30
20
10注意：for循环中参数的设置，应该如何变化。
3.3超范围插入
超范围插入就涉及数组的扩容了，我们这里的思想是：再创建一个新数组，长度是旧数组的2倍，再把旧数组的元素统统复制过去，这样就实现了数组的扩容。
只需更改.insert_v2()方法就可以实现，并将.output()改为print(self.array).
def insert_v2(self, index, element):
#判断访问下标是否超出范围
if index < 0 or index > self.size:
raise Exception("超出数组实际元素范围")
#如果实际元素达到数组容量上限，数组扩容
if self.size >= len(self.array):
self.resize()
#从右向左循环，逐个元素向右移一位
for i in range(self.size, index, -1):
self.array[i] = self.array[i-1]
#腾出位置放入新元素
self.array[index] = element
self.size += 1
array = MyArray(4)
array.insert_v2(0, 10)
array.insert_v2(0, 20)
array.insert_v2(0, 30)
array.insert_v2(0, 40)
array.insert_v2(0, 1110)
array.output()
array.insert_v2(2, 60)
array.output()
#结果为:[1110, 40, 30, 20, 10, None, None, None]
[1110, 40, 60, 30, 20, 10, None, None]（4）删除元素
数组的删除操作和插入操作的过程相反，如果删除的元素位于数组中间，其后的元素都需要向前挪动一位。
同样对于删除操作，虽然python底层已经做好了实现，但我们仍然需要尝试自己来实现一下。由于不涉及扩容问题，所以删除操作的代码实现比插入操作要简单。
def remove(self, index):
# 判断访问下标是否超出范围
if index < 0 or index > self.size:
raise Exception("超出数组实际元素范围")
#从左到右，逐个元素向左移动一位
for i in range(index, self.size - 1):
self.array[i] =self.array[i+1]
self.size -= 1
array = MyArray(4)
array.insert_v2(0,10)
array.insert_v2(0,11)
array.insert_v2(0,12)
array.insert_v2(2,13)
array.output() #结果为:[12, 11, 13, 10]
array.remove(1)
array.output() #结果为:[12, 13, 10, 10]
array.remove(3)
array.output() #结果为:[12, 11, 13, 10]注意：for循环中range中的参数，如果是self.size则i+1就会越界，如果是self.size-1则最后一个元素无法删除。
时间复杂度：（1）插入操作，数组的扩容时间复杂度是O(n)，插入并移动元素的时间复杂度也是O(n)，综合起来插入操作的时间复杂度是O(n).（2）删除操作，其只涉及元素的移动，时间复杂度也是O(n)。
总结
数组的优势和劣势：
（1）优势：数组拥有非常高效的随机访问能力，只要给出下表，就可以用常量时间找到对应元素。有一种高效查找元素的算法叫二分查找，就是利用数组的这个优势。
（2）劣势：数组的劣势体现在插入和删除元素方面。由于数组元素连续紧密地存储在内存中，插入和删除元素都会导致大量元素被迫移动，影响效率。
总的来说，数组适合的是读操作多，写操作少的场景。而链表则相反。
