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“python没有什么数据结构是用list解决不了的，如果有，那就再加个dict。”
——初学python时的自己
导读：初学python时，遇到各类数据结构都会习惯性的想到列表。由于python的变量不声明类型，一个list几乎可以满足所有操作。如果列表推导式用的再熟练一些，那个感觉简直是会上瘾的。
直到我认识了collections之后，这种深深陶醉的感觉被彻底击碎。原来，python还有这么多强大的内置容器！
01 初识collections
Collections模块是python的内置模块之一，提供了很多容器类型。按照官方文档介绍，它被用作是对python通用内置类型（list、dict、set、tuple）的一个替代。最初collections模块的类型众多，在python3.3版本中将一部分抽象数据类型写进了collections.abc（abc，abstract base classes）中，后续将在python3.9版本全部整合至collections.abc模块。
collections模块提供了9种容器类型
（适用于python3.8及更早版本）
collections模块当前包括9类容器接口，本文主要介绍其中比较常用的3种数据类型：deque，defaultdict，Counter。
02 双端队列：deque
deque（double-ended queue）是一个与列表类似的容器类型，其最大的优势在于支持高效的双端添加(append)和弹出(pop)操作，两个方向的开销都是 O(1) 复杂度。
其常用接口包括：
append(x)#添加 x 到右端。
appendleft(x)#添加 x 到左端。
extend(iterable)#扩展deque的右侧，通过添加iterable参数中的元素。
extendleft(iterable)#扩展deque的左侧，通过添加iterable参数中的元素。注意，iterable参数中的顺序将被反过来添加。
insert(i, x)#在位置 i 插入 x 。如果插入会导致一个限长 deque 超出长度 maxlen 的话，就引发一个IndexError
pop()#移去并且返回一个元素，deque 最右侧的那一个。 如果没有元素的话，就引发一个 IndexError。
popleft()#移去并且返回一个元素，deque 最左侧的那一个。 如果没有元素的话，就引发 IndexError。
remove(value)#移除找到的第一个 value。 如果没有的话就引发 ValueError。
index(x[, start[, stop]])#返回 x 在 deque 中的位置（在索引 start 之后，索引 stop 之前）。 返回第一个匹配项，如果未找到则引发 ValueError。
count(x)#计算 deque 中元素等于 x 的个数。
reverse()#将deque逆序排列。返回 None 。
rotate(n=1)#向右循环移动 n 步。 如果 n 是负数，就向左循环。
#如果deque不是空的，向右循环移动一步就等价于 d.appendleft(d.pop()) ， 向左循环一步就等价于 d.append(d.popleft()) 。
clear()#移除所有元素，使其长度为0.
copy()#创建一份浅拷贝。
复制代码需注意的几个要点：
-
deque在初始化时，可以接受一个任意可迭代类型或者为空，同时可接受一个缺省参数maxlen，如果不提供maxlen值，则默认不限长度
-
初始化如果提供maxlen参数，在append、appendleft、extend和extendleft 4类操作中，若增加元素后超过最大长度，操作不会报错，而是在操作的另一端自动丢弃多余元素（模拟处理"过期"元素）；但在insert操作中，由于目标是在deque之间插入，deque无法"决策"该丢弃哪一端的多余元素，从而引发IndexError
from collections import deque
dq = deque('abcde', 6)
dq.extend('fg')
print(dq)#deque(['b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'], maxlen=6)
dq.appendleft('h')
print(dq)#deque(['h', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], maxlen=6)
dq.insert(3,'i')
print(dq)#IndexError: deque already at its maximum size
复制代码-
extendleft()是在左端扩展，而且是将可迭代元素以相反的顺序扩展到左端
-
extendleft()和popleft()是O(1)复杂度，但remove()和insert()仍然是O(n)复杂度
-
pop()和popleft()不支持任意索引的弹出，即仅能弹出左端或右端的元素，两个函数不允许接受任意参数
-
rotate()操作可以很容易的实现经典的旋转字符串问题
from collections import deque
dq = deque('abcdefg')
dq.rotate(3)#右旋3位
print(dq)#deque(['e', 'f', 'g', 'a', 'b', 'c', 'd'])
复制代码- deque支持迭代、len()、in等基本操作，但不支持切片操作，这也是deque相比列表的一个缺点。
from collections import deque
dq = deque([1, 2, 3, 4])
dq[0:2]#TypeError: sequence index must be integer, not 'slice'
复制代码03 默认字典：defaultdict
defaultdict是python内置类型dict的子类，支持dict的所有操作，重点是在初始化时可以接收一个default_factory作为字典默认生成类型。
def __init__(self, default_factory=None, **kwargs): # known case of _collections.defaultdict.__init__
"""
defaultdict(default_factory[, ...]) --> dict with default factory
The default factory is called without arguments to produce
a new value when a key is not present, in __getitem__ only.
A defaultdict compares equal to a dict with the same items.
All remaining arguments are treated the same as if they were
passed to the dict constructor, including keyword arguments.
# (copied from class doc)
"""
复制代码使用defaultdict的最大便利是指定默认类型后，后续操作元素时可以直接操作，无需判断是否存在及初始化。例如，想用字典统计一个列表中各元素的个数，可以这样操作：
from collections import defaultdict
colors = ['yellow', 'blue', 'yellow', 'blue', 'red']
colorDict = defaultdict(int)
for color in colors:
colorDict[color] += 1
print(colorDict)#defaultdict(<class 'int'>, {'yellow': 2, 'blue': 2, 'red': 1})
复制代码或者列表中元素是一个元组类型，我们需要记录所有相同key的对应value值：
from collections import defaultdict
persons = [('name', 'A'), ('name', 'B'), ('age', 18), ('age', 20), ('name', 'C')]
perDict = defaultdict(list)
for k, v in persons:
perDict[k].append(v)
print(perDict)#defaultdict(<class 'list'>, {'name': ['A', 'B', 'C'], 'age': [18, 20]})
复制代码除了int和list外，还支持set类型默认字典。注意：defaultdict只是在操作某一个此前不存在的key时自动用default_factory初始化一个value，但在in操作时，若此前不存在则仍然判断为False。
from collections import defaultdict
persons = [('name', 'A'), ('name', 'B'), ('age', 18), ('age', 20), ('name', 'C')]
perDict = defaultdict(list)
for k, v in persons:
perDict[k].append(v)
'height' in perDict #False
复制代码04 计数器：Counter
在上个例子中，我们利用defaultdict简化了统计列表中元素个数的操作，但实际上collections中针对计数操作还有一个更加专业的容器类型：Counter。Counter类型也是一个继承自dict类型的容器，同时也是一个集合，元素及其计数值存储为key：value值。这里，计数可以是任何整数值，包括0和负数。
初始化一个Counter类型主要有2种方式：用一个可迭代对象或者一个字典：在用可迭代对象初始化时，counter会自动统计所有元素及其出现的次数，且统计元素保留迭代对象中元素出现的先后顺序（这点比较关键，后面有例为证）；而在用一个字典初始化时，value值可以不是整数，甚至可以不是数值（不过个人认为这已经违背了计数器的初衷）
from collections import Counter
colors = ['blue', 'red', 'green', 'blue', 'red', 'yellow']
colorC = Counter(colors)
print(colorC)#Counter({'blue': 2, 'red': 2, 'green': 1, 'yellow': 1})
persons = {'name':'AA', 'age':20}
personC = Counter(persons)
print(personC)#Counter({'name': 'AA', 'age': 20})
复制代码Counter作为一个计数器容器类型，有几个常用的统计类接口：
elements()#返回一个迭代器，其中每个元素重复其计数值次。 元素会按首次出现的顺序返回。 如果一个元素的计数值小于一，elements() 将会忽略它。
most_common([n])#返回一个列表，其中包含 n 个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序。 如果 n 被省略或为 None，most_common() 将返回计数器中的 所有 元素。 计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：
subtract([iterable-or-mapping])#从 迭代对象 或 映射对象 减去元素。像 dict.update() 但是是减去，而不是替换。输入和输出都可以是0或者负数。
A+B #计数器相加
A-B #计数器相减
A&B #计数器交集
A|B #计数器并集
复制代码利用这些接口，可以方便的实现特定的一些计数统计，包括出现最多的元素及其个数、加减法等。重点说明下Counter中的两个"减法"操作，一个是subtract，另一个是“-”，即重载的__sub__操作，二者主要区别如下：
-
subtract是实例方法，__sub__是重写的类方法
-
subtract对实例进行inplace操作，无返回值，而__sub__返回相减后的结果
-
subtract是简单的完成元素及其计数的减法，即：A、B都有的元素，结果是基数之差，0个也会包含在结果中；A有B无的，则直接返回A的计数值；A无B有的，则会按A中相应元素计数为0去操作减法，返回的是B中元素计数值的负数
-
__sub__中以"-"操作符前面的对象为主（姑且叫做前向保留），即忽略前面没有而后面对象特有的元素，当共有元素计数相减为0时，结果不保留（类似SQL语言中的left join）
from collections import Counter
A = Counter([1, 3, 4, 2, 2, 3, 4])
B = Counter([1, 2, 4, 5, 6, 6, 7])
print(A, B) #Counter({3: 2, 4: 2, 2: 2, 1: 1}) Counter({6: 2, 1: 1, 2: 1, 4: 1, 5: 1, 7: 1})
print(A.most_common(3)) #[(3, 2), (4, 2), (2, 2)]
print(A-B) ##Counter({3: 2, 4: 1, 2: 1})
A.subtract(B) ## 对A进行inplace操作，操作后A：Counter({1: 0, 3: 2, 4: 1, 2: 1, 5: -1, 6: -2, 7: -1})
复制代码运用Counter类的操作，有时可以得到很好的效果。例如：
- 利用减法“-”操作的前向保留特点：
给你两个长度相等的字符串 s 和 t。每一个步骤中，你可以选择将 t 中的 任一字符 替换为 另一个字符。返回使 t 成为 s 的字母异位词的最小步骤数。字母异位词 指字母相同，但排列不同的字符串。
示例 ：
输出：s = "leetcode", t = "practice"
输出：5
提示：用合适的字符替换 t 中的 'p', 'r', 'a', 'i' 和 'c'，使 t 变成 s 的字母异位词。
来源：力扣（LeetCode）1347# 制造字母异位词的最小步骤数
class Solution:
def minSteps(self, s: str, t: str) -> int:
return sum((collections.Counter(s) - collections.Counter(t)).values())
复制代码- 利用Counter初始化时保留迭代元素出场顺序的特点：
字符串S和 T 只包含小写字符。在S中，所有字符只会出现一次。S 已经根据某种规则进行了排序。我们要根据S中的字符顺序对T进行排序。更具体地说，如果S中x在y之前出现，那么返回的字符串中x也应出现在y之前。返回任意一种符合条件的字符串T。
示例:
输入:
S = "cba"
T = "abcd"
输出: "cbad"
解释:
S中出现了字符 "a", "b", "c", 所以 "a", "b", "c" 的顺序应该是 "c", "b", "a".
由于 "d" 没有在S中出现, 它可以放在T的任意位置. "dcba", "cdba", "cbda" 都是合法的输出。
来源：力扣（LeetCode）791#自定义字符串排序
class Solution:
def customSortString(self, S: str, T: str) -> str:
cs = collections.Counter(S)
ct = collections.Counter(T)
return ''.join(list(((cs+ct)-cs).elements()))
复制代码05 总结
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collections模块提供了很好的容器型数据结构，对于python通用内置类型list、dict等是一个很好的扩展和补充
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deque实现了一个双端队列，可以实现O(1)复杂度的双向添加和弹出元素以及扩展，但remove()和insert()仍然是O(n)操作。pop()和popleft()不接受任何参数，仅能弹出端头元素
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defaultdict可以通过设置默认值实现直访问字典的key值，而无需判断是否存在
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Counter继承字典，可以很好的实现计数器功能，并支持常用的+、-、交、并操作
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还有其他一些实用的功能，如namedtuple、ordereddict等