Python中顺序表原理与实现方法详解

 更新时间:2019年12月03日 09:14:56   作者:xlengji   我要评论
这篇文章主要介绍了Python中顺序表原理与实现方法,结合实例形式分析了Python顺序表的概念、原理及增删查等相关实现技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python中顺序表原理与实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

Python中的顺序表

Python中的list和tuple两种类型采用了顺序表的实现技术,具有顺序表的所有性质。

tuple是不可变类型,即不变的顺序表,因此不支持改变其内部状态的任何操作,而其他方面,则与list的性质类似。

list的基本实现技术

Python标准类型list就是一种元素个数可变的线性表,可以加入和删除元素,并在各种操作中维持已有元素的顺序(即保序),而且还具有以下行为特征:

  • 基于下标(位置)的高效元素访问和更新,时间复杂度应该是O(1);

    为满足该特征,应该采用顺序表技术,表中元素保存在一块连续的存储区中。

  • 允许任意加入元素,而且在不断加入元素的过程中,表对象的标识(函数id得到的值)不变。

    为满足该特征,就必须能更换元素存储区,并且为保证更换存储区时list对象的标识id不变,只能采用分离式实现技术。

在Python的官方实现中,list就是一种采用分离式技术实现的动态顺序表。这就是为什么用list.append(x) (或 list.insert(len(list), x),即尾部插入)比在指定位置插入元素效率高的原因。

《数据结构与算法 Python语言描述》 裘宗燕 著

在Python的官方实现中,list实现采用了如下的策略:在建立空表(或者很小的表)时,系统分配一块能容纳8个元素的存储区;在执行插入操作(insert或append)时,如果元素存储区满就换一块4倍大的存储区。但如果此时的表已经很大(目前的阀值为50000),则改变策略,采用加一倍的方法。引入这种改变策略的方式,是为了避免出现过多空闲的存储位置。

在Python的官方实现中,list实现采用了如下的策略:

  /* This over-allocates proportional to the list size, making room
   * for additional growth. The over-allocation is mild, but is
   * enough to give linear-time amortized behavior over a long
   * sequence of appends() in the presence of a poorly-performing
   * system realloc().
   * The growth pattern is: 0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ...
   */
  new_allocated = (newsize >> 3) + (newsize < 9 ? 3 : 6);
  /* check for integer overflow */
  if (new_allocated > PY_SIZE_MAX - newsize) {
    PyErr_NoMemory();
    return -1;
  } else {
    new_allocated += newsize;
  }

python顺序表增删查实现

class shunxubiao:
  def __init__(self,length):#length表示顺序表的长度,决定此顺序表最多存储多少元素
    self.length=length
    self.data=[] #data表示顺序表内容
    self.biao=-1 #元素下标
  def weikong(self):#判断 这个顺序表是否是空的
    if self.biao==-1:
      return True
    else:
      return False
  def mande(self):#判断此顺序表是否是满的
    if self.biao+1==self.length:
      return True
    else:
      return False
  def qingkong(self):
    if not self.weikong():
      self.data=[]
      self.biao=-1
  def geshu(self):
    return self.biao+1
  def chazhao(self,x):#知道下标查找元素
    return self.data[x]
  def chazhao1(self,x):#知道元素查找下标
    if self.weikong():
      print('表为空')
      return -1
    for i in range(self.biao+1):
      if self.data[i]==x:
       return i
       break
       print('查找的元素不存在')
  def biaoweijia(self,x): #给顺序表表尾加一个元素
    if self.mande():
      print('biaoyiman')
    else:
     self.data.append(x)
    self.biao+=1
  def charu(self,index,x):#想顺序表的index位置插入x元素
    if self.mande():
      print('biayiman')
    elif index<0 or index>self.biao-1:
      print('bunengcharu')
    else:
      for i in range(self.biao,index-1):
        self.data[i+1]=self.data[i]
        self.data[index-1]=x
      self.biao+=1
  def shanchu(self,x):#删除指定元素x
    if self.weikong():#判断是不是空表
      print('kongde,bunengshanchu')
    index=-1#用index来找x的位置
    for i in (self.data):
      index+=1
      if i == x:
        break
    for i in range(index,self.biao-1):#把x元素之后的元素都向前推进一格
      self.data[i]=self.data[i+1]
    self.biao-=1
c=shunxubiao(6)
c.data=[2,4,5,6]
c.biao=3
c.weikong()
print(c.chazhao(2))#知道尾标2查找元素
print(c.chazhao1(4))#知道元素查找尾标
c.biaoweijia(7)#给表尾加元素
print(c.data)
print(c.biao)
c.charu(3,9)
print(c.data)
print(c.biao)
c.shanchu(7)
print(c.data)
print(c.biao)

输出结果:

[2, 4, 5, 6, 7] 4 [2, 4, 5, 6, 7] 5 [2, 4, 5, 6, 7] 4

思考:为什么没有把9添加进去,也没有把7删除掉

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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