Python中常见的8种数据结构的实现方法（建议收藏）（python几种数据结构）

数据结构作为计算机基础的必修内容，也是很多大型互联网企业面试的必考题。可想而知，它在计算机领域的重要性。

然而很多计算机专业的同学，都仅仅是了解数据结构的相关理论，却无法用代码实现各种数据结构。

栈

class Stack(object):

def __init__(self, limit=10):

self.stack = [] #存放元素

self.limit = limit #栈容量极限

def push(self, data): #判断栈是否溢出

if len(self.stack) >= self.limit:

print('StackOverflowError')

pass

self.stack.append(data)

def pop(self):

if self.stack:

return self.stack.pop()

else:

raise IndexError('pop from an empty stack') #空栈不能被弹出

def peek(self): #查看堆栈的最上面的元素

if self.stack:

return self.stack[-1]

def is_empty(self): #判断栈是否为空

return not bool(self.stack)

def size(self): #返回栈的大小

return len(self.stack)

单链表

class Node:

def __init__(self, data):

self.data = data

self.next = None

class Linked_List:

def __init__(self):

self.head = None

def initlist(self,data_list): #链表初始化函数

self.head=Node(data_list[0]) #创建头结点

temp=self.head

for i in data_list[1:]: #逐个为 data 内的数据创建结点, 建立链表

node=Node(i)

temp.next=node

temp=temp.next

def is_empty(self): #判断链表是否为空

if self.head.next==None:

print("Linked_list is empty")

return True

else:

return False

def get_length(self): #获取链表的长度

temp=self.head #临时变量指向队列头部

length=0 #计算链表的长度变量

while temp!=None:

length=length+1

temp=temp.next

return length #返回链表的长度

def insert(self,key,value): #链表插入数据函数

if key<0 or key>self.get_length()-1:

print("insert error")

temp=self.head

i=0

while i<=key: #遍历找到索引值为 key 的结点后, 在其后面插入结点

pre=temp

temp=temp.next

i=i+1

node=Node(value)

pre.next=node

node.next=temp

def print_list(self): #遍历链表，并将元素依次打印出来

print("linked_list:")

temp=self.head

new_list=[]

while temp is not None:

new_list.append(temp.data)

temp=temp.next

print(new_list)

def remove(self,key): #链表删除数据函数

if key<0 or key>self.get_length()-1:

print("insert error")

i=0

temp=self.head

while temp !=None: #遍历找到索引值为 key 的结点

pre=temp

temp=temp.next

i=i+1

if i==key:

pre.next=temp.next

temp=None

return True

pre.next=None

def reverse(self): #将链表反转

prev = None

current = self.head

while current:

next_node = current.next

current.next = prev

prev = current

current = next_node

self.head = prev

双链表

class Node(object):

#Python学习交流QQ群：857662006

# 双向链表节点

def __init__(self, item):

self.item = item

self.next = None

self.prev = None

class DLinkList(object):

# 双向链表

def __init__(self):

self._head = None

def is_empty(self):

# 判断链表是否为空

return self._head == None

def get_length(self):

# 返回链表的长度

cur = self._head

count = 0

while cur != None:

count=count+1

cur = cur.next

return count

def travel(self):

# 遍历链表

cur = self._head

while cur != None:

print(cur.item)

cur = cur.next

print("")

def add(self, item):

# 头部插入元素

node = Node(item)

if self.is_empty():

# 如果是空链表，将_head指向node

self._head = node

else:

# 将node的next指向_head的头节点

node.next = self._head

# 将_head的头节点的prev指向node

self._head.prev = node

# 将_head 指向node

self._head = node

def append(self, item):

# 尾部插入元素

node = Node(item)

if self.is_empty():

# 如果是空链表，将_head指向node

self._head = node

else:

# 移动到链表尾部

cur = self._head

while cur.next != None:

cur = cur.next

# 将尾节点cur的next指向node

cur.next = node

# 将node的prev指向cur

node.prev = cur

def search(self, item):

# 查找元素是否存在

cur = self._head

while cur != None:

if cur.item == item:

return True

cur = cur.next

return False

def insert(self, pos, item):

# 在指定位置添加节点

if pos <= 0:

self.add(item)

elif pos > (self.length()-1):

self.append(item)

else:

node = Node(item)

cur = self._head

count = 0

# 移动到指定位置的前一个位置

while count < (pos-1):

count += 1

cur = cur.next

# 将node的prev指向cur

node.prev = cur

# 将node的next指向cur的下一个节点

node.next = cur.next

# 将cur的下一个节点的prev指向node

cur.next.prev = node

# 将cur的next指向node

cur.next = node

def remove(self, item):

# 删除元素

if self.is_empty():

return

else:

cur = self._head

if cur.item == item:

# 如果首节点的元素即是要删除的元素

if cur.next == None:

# 如果链表只有这一个节点

self._head = None

else:

# 将第二个节点的prev设置为None

cur.next.prev = None

# 将_head指向第二个节点

self._head = cur.next

return

while cur != None:

if cur.item == item:

# 将cur的前一个节点的next指向cur的后一个节点

cur.prev.next = cur.next

# 将cur的后一个节点的prev指向cur的前一个节点

cur.next.prev = cur.prev

break

cur = cur.next

队列（链表形式实现）

class Node(object):

def __init__(self,elem,next=None):

self.elem = elem #表示对应的元素值

self.next=next #表示下一个链接的链点

class Queue(object):

def __init__(self):

self.head = None #头部链点为 None

self.rear = None #尾部链点为 None

def is_empty(self):

return self.head is None #判断队列是否为空

def enqueue(self, elem):

p = Node(elem) #初始化一个新的点

if self.is_empty():

self.head = p #队列头部为新的链点

self.rear = p #队列尾部为新的链点

else:

self.rear.next = p #队列尾部的后继是这个新的点

self.rear =p #然后让队列尾部指针指向这个新的点

def dequeue(self):

if self.is_empty(): #判断队列是否为空

print('Queue_is_empty') #若队列为空，则退出 dequeue 操作

else:

result = self.head.elem #result为队列头部元素

self.head = self.head.next #改变队列头部指针位置

return result #返回队列头部元素

def peek(self):

if self.is_empty(): #判断队列是否为空

print('NOT_FOUND') #为空则返回 NOT_FOUND

else:

return self.head.elem #返回队列头部元素

def print_queue(self):

print("queue:")

temp=self.head

myqueue=[] #暂时存放队列数据

while temp is not None:

myqueue.append(temp.elem)

temp=temp.next

print(myqueue)

队列（数组形式实现）

class Queue():

def __init__(self):

self.entries = [] #表示队列内的参数

self.length = 0 #表示队列的长度

self.front=0 #表示队列头部位置

def enqueue(self, item):

self.entries.append(item) #添加元素到队列里面

self.length = self.length + 1 #队列长度增加 1

def dequeue(self):

self.length = self.length - 1 #队列的长度减少 1

dequeued = self.entries[self.front] #队首元素为dequeued

self.front-=1 #队首的位置减少1

self.entries = self.entries[self.front:] #队列的元素更新为退队之后的队列

return dequeued

def peek(self):

return self.entries[0] #直接返回队列的队首元素

二叉树

class Node(object):

def __init__(self,item):

self.item=item #表示对应的元素

self.left=None #表示左节点

self.right=None #表示右节点

def __str__(self):

return str(self.item) #print 一个 Node 类时会打印 __str__ 的返回值

class Tree(object):

def __init__(self):

self.root=Node('root') #根节点定义为 root 永不删除，作为哨兵使用。

def add(self,item):

node = Node(item)

if self.root is None: #如果二叉树为空，那么生成的二叉树最终为新插入树的点

self.root = node

else:

q = [self.root] # 将q列表，添加二叉树的根节点

while True:

pop_node = q.pop(0)

if pop_node.left is None: #左子树为空则将点添加到左子树

pop_node.left = node

return

elif pop_node.right is None: #右子树为空则将点添加到右子树

pop_node.right = node

return

else:

q.append(pop_node.left)

q.append(pop_node.right)

def get_parent(self, item):

if self.root.item == item:

return None # 根节点没有父节点

tmp = [self.root] # 将tmp列表，添加二叉树的根节点

while tmp:

pop_node = tmp.pop(0)

if pop_node.left and pop_node.left.item == item: #某点的左子树为寻找的点

return pop_node #返回某点，即为寻找点的父节点

if pop_node.right and pop_node.right.item == item: #某点的右子树为寻找的点

return pop_node #返回某点，即为寻找点的父节点

if pop_node.left is not None: #添加tmp 元素

tmp.append(pop_node.left)

if pop_node.right is not None:

tmp.append(pop_node.right)

return None

def delete(self, item):

if self.root is None: # 如果根为空，就什么也不做

return False

parent = self.get_parent(item)

if parent:

del_node = parent.left if parent.left.item == item else parent.right # 待删除节点

if del_node.left is None:

if parent.left.item == item:

parent.left = del_node.right

else:

parent.right = del_node.right

del del_node

return True

elif del_node.right is None:

if parent.left.item == item:

parent.left = del_node.left

else:

parent.right = del_node.left

del del_node

return True

else: # 左右子树都不为空

tmp_pre = del_node

tmp_next = del_node.right

if tmp_next.left is None:

# 替代

tmp_pre.right = tmp_next.right

tmp_next.left = del_node.left

tmp_next.right = del_node.right

else:

while tmp_next.left: # 让tmp指向右子树的最后一个叶子

tmp_pre = tmp_next

tmp_next = tmp_next.left

# 替代

tmp_pre.left = tmp_next.right

tmp_next.left = del_node.left

tmp_next.right = del_node.right

if parent.left.item == item:

parent.left = tmp_next

else:

parent.right = tmp_next

del del_node

return True

else:

return False

字典树

class TrieNode:

def __init__(self):

self.nodes = dict() # 构建字典

self.is_leaf = False

def insert(self, word: str):

curr = self

for char in word:

if char not in curr.nodes:

curr.nodes[char] = TrieNode()

curr = curr.nodes[char]

curr.is_leaf = True

def insert_many(self, words: [str]):

for word in words:

self.insert(word)

def search(self, word: str):

curr = self

for char in word:

if char not in curr.nodes:

return False

curr = curr.nodes[char]

return curr.is_leaf

堆

class heap(object):

def __init__(self):

#初始化一个空堆，使用数组来在存放堆元素，节省存储

self.data_list = []

def get_parent_index(self,index):

#返回父节点的下标

if index == 0 or index > len(self.data_list) -1:

return None

else:

return (index -1) >> 1

def swap(self,index_a,index_b):

#交换数组中的两个元素

self.data_list[index_a],self.data_list[index_b] = self.data_list[index_b],self.data_list[index_a]

def insert(self,data):

#先把元素放在最后，然后从后往前依次堆化

#这里以大顶堆为例，如果插入元素比父节点大，则交换，直到最后

self.data_list.append(data)

index = len(self.data_list) -1

parent = self.get_parent_index(index)

#循环，直到该元素成为堆顶，或小于父节点（对于大顶堆)

while parent is not None and self.data_list[parent] < self.data_list[index]:

#交换操作

self.swap(parent,index)

index = parent

parent = self.get_parent_index(parent)

def removeMax(self):

#删除堆顶元素，然后将最后一个元素放在堆顶，再从上往下依次堆化

remove_data = self.data_list[0]

self.data_list[0] = self.data_list[-1]

del self.data_list[-1]

#堆化

self.heapify(0)

return remove_data

def heapify(self,index):

#从上往下堆化，从index 开始堆化操作 (大顶堆)

total_index = len(self.data_list) -1

while True:

maxvalue_index = index

if 2*index +1 <= total_index and self.data_list[2*index +1] > self.data_list[maxvalue_index]:

maxvalue_index = 2*index +1

if 2*index +2 <= total_index and self.data_list[2*index +2] > self.data_list[maxvalue_index]:

maxvalue_index = 2*index +2

if maxvalue_index == index:

break

self.swap(index,maxvalue_index)

index = maxvalue_index

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