顺序表和链表
顺序表
- 集合中存储的元素是有顺序的，顺序表的结构可以分为两种形式：单数据类型和多数据类型。
- python中的列表和元组就属于多数据类型的顺序表
- 单数据类型顺序表的内存图（内存连续开启）
- 对应的内存空间是连续开辟的
- 顺序表的变量/引用存的的（指向的）是内存空间的首地址
- 多数据类型顺序表的内存图（内存非连续开辟）
重点:
- 想把数据存储到内存中，必须先在内存中开辟指定大小的内存空间（大小，地址：定位
- 如果一个引用指向了某一块内存空间，则表示该引用存储了该内存空间的地址
- 顺序表的弊端：顺序表的结构需要预先知道数据大小来申请连续的存储空间，而在进行扩充时又需要进行数据的搬迁。
链表: 相对于顺序表，链表结构可以充分利用计算机内存空间，实现灵活的内存动态管理且进行扩充时不需要进行数据搬迁。
链表（Linked list）是一种常见的基础数据结构，是一种线性表，但是不像顺序表一样连续存储数据，而是每一个结点（数据存储单元）里存放下一个结点的信息（即地址）
. is_empty()：链表是否为空
. length()：链表长度
. travel()：遍历整个链表
. add(item)：链表头部添加元素
. append(item)：链表尾部添加元素
. insert(pos, item)：指定位置添加元素
. remove(item)：删除节点
. search(item)：查找节点是否存在
#封装节点数据结构 class Node(): def __init__(self,item): self.item = item self.next = None def __str__(self): return self.item #封装链表数据结构 class Link(): #初始化一个空链表 def __init__(self): #该属性永远指向第一个节点 self._head = None def isEmpty(self): return self._head == None def add(self,item): #创建一个新的节点对象 node = Node(item) #将节点插入到链表的头部 node.next = self._head self._head = node def travel(self): cur = self._head while cur: print(cur.item) cur = cur.next def length(self): count = 0 cur = self._head while cur: count += 1 cur = cur.next return count def append(self,item): cur = self._head pre = None #cur前面节点的地址 node = Node(item) #如果链表为空则新节点作为链表中的第一个节点 if self._head is None: self._head = node return #链表非空对应的插入情况 while cur: pre = cur cur = cur.next pre.next = node def insert(self,pos,item): cur = self._head pre = None node = Node(item) length = self.length() #对特殊情况的处理 if pos > length: self.append(item) return if pos <= 0: self.add(item) return #正常处理 for i in range(pos): pre = cur cur = cur.next pre.next = node node.next = cur def remove(self,item): cur = self._head pre = None #如果删除的是第一个节点 if item == cur.item: self._head = cur.next return while cur: if cur.item == item: pre.next = cur.next return else: pre = cur cur = cur.next def search(self,item): find = False cur = self._head while cur: if cur.item == item: find = True break cur = cur.next return find
link = Link() link.add(10) link.add('aa') link.append('bobo') link.append('bobo1') link.insert(111,666) # link.remove('aa') link.travel() print(link.length()) link.search(6669)
Out[36]:False
二叉树
- 根节点
- 左叶子节点
- 右叶子节点
- 子树
class Node(): def __init__(self,item): self.item = item self.left = None self.right = None class Tree(): def __init__(self): self.root = None def add(self,item): node = Node(item) if self.root is None: self.root = node return queue = [self.root] while queue: cur = queue.pop(0) if cur.left is None: cur.left = node return else: queue.append(cur.left) if cur.right is None: cur.right = node return else: queue.append(cur.right) def travel(self): if self.root is None: return queue = [self.root] while queue: cur = queue.pop(0) print(cur.item) if cur.left is not None: queue.append(cur.left) if cur.right is not None: queue.append(cur.right)
实现排序二叉树
class Node(): def __init__(self,item): self.item = item self.left = None self.right = None class Tree(): def __init__(self): self.root = None def insertByOder(self,item): node = Node(item) if self.root is None: self.root = node return cur = self.root while True: if item < cur.item: if cur.left is None: cur.left = node return else: cur = cur.left else: if cur.right is None: cur.right = node return else: cur = cur.right def forward(self,root): if root is None: return # 根 左 右 print(root.item,end=' ') self.forward(root.left) self.forward(root.right) def mid(self,root): if root is None: return #左根右 self.mid(root.left) print(root.item,end=' ') self.mid(root.right) def back(self,root): if root is None: return #左右根 self.back(root.left) self.back(root.right) print(root.item,end=' ')
