Структуры данных — это просто специализированные форматы для организации и хранения данных. Они крайне необходимы для разработки программного обеспечения, поэтому их правильный выбор очень важен.
“Плохие программисты беспокоятся о коде. Хорошие программисты беспокоятся о структурах данных и отношениях между ними”, — Линус Торвальдс, создатель Linux.
Одна из важнейших характеристик в выборе правильной структуры — ее нотация О большое.
Что такое нотация О большое? Это язык описания производительности алгоритма и его масштабирования (не важно, насколько он быстрый).
Существует множество статей о структурах данных. В этой я сконцентрируюсь на реализации на Python, потому что:
- Нет единого материала о временной сложности структур данных.
- У меня несколько разных структур данных.
- Временная сложность может преподносить сюрпризы при реализации структуры данных.
Начнем
1. List
List — это упорядоченный изменяемый набор элементов.
List2. Set
Set — это неупорядоченный набор уникальных хэшируемых объектов.
Set3. Dict
Dict отображает хэшируемые значения в произвольные изменяемые объекты.
Dict4. Default dict
Defaultdict — это словарь, который запускается со значением по умолчанию, когда каждый ключ встречается впервые.
Default dict5. Deque
Deque — это двусторонняя очередь.
Deque6. Heapq
Heapq — это двоичное дерево поиска, для которого каждый родительский узел имеет значение меньшее или равное любому из потомков.
Heapq7. Counter
Counter — это подкласс dict для подсчета хэшируемых объектов. Это неупорядоченный набор, в котором элементы хранятся как ключи словаря и их значения как значения словаря.
Читайте также:
- Введение в модульное тестирование на Python
- Альтернатива switch в Python
- Знакомство с классами в Python
Перевод статьи Eyal Trabelsi: A Comprehensive Guide to Python’s Built-In Data Structures
