Python编程导论(四): 数据结构与算法基础109

欢迎来到Python编程导论的第四部分！在前三部分中，我们学习了Python的基础语法、数据类型以及控制流。在本部分，我们将深入探讨Python中常用的数据结构以及一些基础的算法，为后续更复杂的编程任务打下坚实的基础。理解数据结构和算法是编写高效、可维护代码的关键。

一、重要的内置数据结构

Python提供了丰富的内置数据结构，它们在处理不同类型的数据时具有独特的优势。我们这里主要关注列表(list)、元组(tuple)、字典(dictionary)和集合(set)。

1. 列表(list): 列表是最常用的数据结构之一，它是一个有序、可变的序列。这意味着你可以添加、删除或修改列表中的元素，并且元素的顺序是重要的。列表用方括号[]表示，元素之间用逗号隔开。

```python
my_list = [1, 2, "hello", 3.14, True]
print(my_list) # 输出: [1, 2, "hello", 3.14, True]
(5) # 添加元素
print(my_list) # 输出: [1, 2, "hello", 3.14, True, 5]
("hello") # 删除元素
print(my_list) # 输出: [1, 2, 3.14, True, 5]
```

2. 元组(tuple): 元组与列表类似，也是一个有序序列，但它是不可变的。一旦创建了元组，就不能修改其中的元素。元组用圆括号()表示。

```python
my_tuple = (1, 2, "hello", 3.14)
print(my_tuple) # 输出: (1, 2, "hello", 3.14)
# my_tuple[0] = 10 # 这会报错，因为元组不可变
```

3. 字典(dictionary): 字典是一种键值对的集合，它通过键来访问值。键必须是不可变的类型，例如字符串、数字或元组，而值可以是任何类型。字典用花括号{}表示，键值对之间用冒号:隔开。

```python
my_dict = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "Beijing"}
print(my_dict["name"]) # 输出: Alice
my_dict["age"] = 31 # 修改值
print(my_dict) # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 31, 'city': 'Beijing'}
```

4. 集合(set): 集合是一个无序的、不包含重复元素的集合。集合用花括号{}表示，或使用set()函数创建。

```python
my_set = {1, 2, 3, 2, 1} # 重复元素会被自动去除
print(my_set) # 输出: {1, 2, 3}
(4)
print(my_set) # 输出: {1, 2, 3, 4}
```

二、基础算法

算法是解决问题的步骤序列。理解算法对于编写高效的代码至关重要。这里我们将介绍几个常用的基础算法：

1. 查找算法：查找算法用于在一个数据结构中找到特定元素。常用的查找算法包括线性查找和二分查找。

* 线性查找: 依次检查列表中的每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个列表。时间复杂度为O(n)。

* 二分查找: 二分查找只适用于已排序的列表。它通过不断将搜索范围缩小一半来查找目标元素。时间复杂度为O(log n)。

2. 排序算法：排序算法用于将元素按照特定顺序排列。常用的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序和快速排序等。这些算法的效率差异很大，选择合适的排序算法取决于数据的规模和特性。

* 冒泡排序: 通过不断比较相邻元素并交换它们的位置来排序。时间复杂度为O(n^2)。

* 插入排序: 将未排序的元素插入到已排序的序列中合适的位置。时间复杂度为O(n^2)，但对于小规模数据或已部分排序的数据效率较高。

三、总结

在本部分中，我们学习了Python中常用的内置数据结构：列表、元组、字典和集合，以及一些基础的算法，如线性查找、二分查找和冒泡排序。理解这些数据结构和算法是编写高效、可维护代码的关键。在接下来的学习中，我们将继续学习更高级的数据结构和算法，以及如何将它们应用到实际的编程问题中。