Структуры данных в Python

Использование списков

При работе со списками мы получаем полезные инструменты для управления данными.

Давайте посмотрим, что можно делать со списками.

zz Индексация списка. Поскольку положение каждого элемента в списке детер­ минировано, к нему можно получить доступ с помощью индекса. Следующий код демонстрирует этот принцип:

>>>bin_colors=['Red','Green','Blue','Yellow']

>>>bin_colors[1]

'Green'

Список из четырех элементов, созданный этим кодом, показан на рис. 2.1.

Значения

Индексы

Рис. 2.1

Обратите внимание, что индексация начинается с 0, поэтому второй элемент Green извлекается с помощью индекса 1: bin_color[1].

zz Срез списка. Извлечение подмножества элементов списка путем указания диапазона индексов называется срезом. Пример кода среза:

>>>bin_colors=['Red','Green','Blue','Yellow']

>>>bin_colors[0:2]

['Red', 'Green']

Cписок — одна из самых популярных одномерных структур данных в Python.

При срезе списка диапазон указывается следующим образом: первое число (включительно) и второе число (не включительно). Напри­ мер, bin_colors[0:2] будет включать bin_color[0] и bin_color[1], но не bin_color[2]. Следует учитывать это при использовании списков; не­ которые пользователи Python жалуются, что это не слишком очевидно.

Рассмотрим следующий сниппет:

>>>bin_colors=['Red','Green','Blue','Yellow']

>>>bin_colors[2:]

['Blue', 'Yellow']

>>> bin_colors[:2]

['Red', 'Green']

Если в квадратных скобках не указан первый индекс‚ это означает начало списка, а если пропущен второй — конец списка. Выше мы видим пример та­ кого кода.

zz Отрицательная индексация. В Python имеются и отрицательные индек­ сы, которые отсчитываются от конца списка. Это показано в следующем коде:

>>>bin_colors=['Red','Green','Blue','Yellow']

>>>bin_colors[:-1]

['Red', 'Green', 'Blue']

>>>bin_colors[:-2]

['Red', 'Green']

>>>bin_colors[-2:-1]

['Blue']

Отрицательные индексы особенно полезны, когда в качестве точки отсчета мы хотим использовать последний элемент вместо первого.

zz Вложенность. Элемент списка может относиться к простому или сложному типу данных. Это позволяет создавать вложенные списки и дает возможность использовать потенциал итеративных и рекурсивных алгоритмов.

Рассмотрим пример списка внутри списка (вложенность):

>>>a = [1,2,[100,200,300],6]

>>>max(a[2])

300

>>> a[2][1]

200

zz Итерация. Python позволяет выполнять итерацию для каждого элемента в списке с помощью цикла for.

Это показано в следующем примере:

>>>bin_colors=['Red','Green','Blue','Yellow']

>>>for aColor in bin_colors:

print(aColor + " Square")

Red Square

Green Square

Blue Square Yellow Square

Обратите внимание, что данный код выполняет итерацию по списку и ото­ бражает каждый элемент.

Лямбда-функции

Существует множество лямбда-функций, которые можно использовать в списках. Они особенно полезны в работе с алгоритмами и позволяют создавать функцию на лету. Иногда в литературе их также называют анонимными функциями. Рас­ смотрим их применение:

zz Фильтрация данных. Для фильтрации данных мы должны определить пре­ дикат — функцию, которая тестирует каждый аргумент и возвращает логи­ ческое значение. Пример использования такой функции:

>>> list(filter(lambda x: x > 100, [-5, 200, 300, -10, 10, 1000]))

[200, 300, 1000]

В данном коде мы фильтруем список с помощью лямбда-функции, которая задает критерии фильтрации. Функция filter() предназначена для отбора элементов из последовательности на основе определенного критерия и обыч­ но используется вместе с лямбда-функцией. Ее также можно применять для фильтрации элементов кортежей или наборов. В нашем примере заданным критерием является x > 100. Код проверяет все элементы списка и отсеивает те из них, которые не соответствуют этому критерию.

zz Преобразование данных. Функция map() используется для преобразования данных с помощью лямбда-функции. Пример:

>>> list(map(lambda x: x ** 2, [11, 22, 33, 44,55]))

[121, 484, 1089, 1936, 3025]

Использование функции map()вместе с лямбда-функцией открывает большие возможности. При этом лямбда-функция задает преобразователь, изменяющий каждый элемент последовательности. В приведенном примере преобразова­ телем выступает возведение во вторую степень. Таким образом, мы использу­ ем функцию map() для получения квадрата каждого элемента в списке.

zz Агрегирование данных. Для агрегирования данных используется reduce(), которая рекурсивно применяет функцию к паре значений для каждого эле­ мента списка:

from functools import reduce def doSum(x1,x2):

return x1+x2

x = reduce(doSum, [100, 122, 33, 4, 5, 6])

Обратите внимание, что для reduce() необходимо определить функцию агрегирования данных. В приведенном примере кода такой функцией явля­ ется functools. Она определяет, как именно нужно агрегировать элементы данного списка. Агрегирование начинается с первых двух элементов, а его результат заменяет эти два элемента. Процесс сокращения будет происходить до тех пор, пока не останется одно агрегированное число. x1 и x2 в функции doSum() представляют собой пару чисел для каждой итерации; doSum() яв­ ляется критерием агрегирования.

В результате мы получаем единое значение (равное 270).

Функция range

С помощью функции range()можно легко сгенерировать большой список чисел. Она используется для автоматического добавления последовательностей чисел в список.

Функцию range() очень просто использовать — нужно только указать коли­ чество элементов, которые мы хотим видеть в списке. По умолчанию после­ довательность начинается с нуля и далее увеличивается с шагом, равным единице:

>>>x = range(6)

>>>x

[0,1,2,3,4,5]

Мы также можем указать конечное число и шаг, например:

>>>oddNum = range(3,29,2)

>>>oddNum

[3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27]

В результате получим нечетные числа от 3 до 27.

Временная сложность списков

Временную сложность различных функций списка можно обобщить, используя нотацию «О-большое» (табл. 2.1).

Чем больше список, тем больше времени требуется на выполнение операций, представленных в таблице. Это не касается только вставки элемента. По мере увеличения списка влияние на производительность становится все более вы­ раженным.