数据结构与算法(Python)-python快速入门篇1
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了数据结构与算法(Python)-python快速入门篇1相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
写在前面
python语言以其语法简洁(代码量比java开发的程序少3-5倍 比c++少5-10倍 )、快速原型开发(prototyping)以及庞大第三方库的支持，广泛应用于多个领域，成为了一门很流行的语言。我们这里使用Python，可以抛开其他像C++/java这些语言本身的复杂性，把精力集中在数据结构和算法的思考上。同时熟练掌握Python后，也可以将Python应用在其他专门领域的算法学习上，一举多得。
本节重点概要如下图所示:
1.语言特性
了解语言本身的特性，能够帮助我们从大方向上把握这门语言。
1) 解释性语言
解释语言的速度一般都要比编译型语言慢，语言层面上的比较很难找到权威指导，但你可以根据需要对你的特定实现进行基准测试(benchmarking)。
2)内存自我管理
Python解释器实现了内存的自我管理，因此用户一般不用在代码中书写内存分配和回收的细节。当然，我们实现算法时仍然需要考虑程序内存开销，对于特殊要求的程序，甚至可能需要手动释放内存。
3)动态类型
语言中的类型系统一般是静态的(static-typing)，或者动态的(dynamic-typing)。静态类型语言中，变量在使用前需要显式定义类型，例如c++/java语言；而动态类型语言中，可以在使用的时候直接使用即可，无需提前定义。静态类型语言中类型系统会在编译时执行检查，这是在编译时发生的；而动态语言中的类型检查是在运行时发生的。与此相关的概念还有一对是强类型(Strong Typing )和弱类型( Weak Typing)。
/* C code */
static int num, sum; // 静态类型的显示声明
num = 5; // 声明后使用
sum = 10; Python中只需要在使用时声明即可:
#Python code
num = 10 // 直接使用 无需提前声明4) 支持多种编程泛型
Python支持面向过程、函数式、面向对象多种编程模式( multi-paradigm programming language)。
5)多操作系统支持
Python解释器支持包括 Windows, Linux/UNIX, Mac OS X, 等主流平台，也支持一些其他类型系统。
6)与其他语言的交互性
python可以借助Cython来编写C语言拓展，Google的Grumpy支持将python翻译为Go语言程序。更多的工具可以参考wiki。
2.变量和数据类型
1)名字和绑定
在C/C++等静态类型语言之中，我们定义一个变量
int a=1；会实际分配一个空间存储整型值1，然后变量a就像一个装着值为1的盒子一样：
(来自:Understanding Python variables and Memory Management)
如果我们改变变量值:
a = 2;这是就修改了内存中的值为2，变为:
将a赋值到b变量:
int b = a;则内存中分配一个新的空间，并初始化为值2：
而在python中，我们定义:
a=1时，将会创建一个整型对象，它的值为1, a作为一个名字(name)绑定到这个对象(binding to object)，如下图所示:
执行语句:
a = 2后，a将会解除与之前对象的绑定，重新绑定到新对象:
执行语句:
b = a之后，a和b两个名字都绑定到同一个对象：
在传统C/C++语言中，我们习惯用变量来表示这个指向内存单元的符号；而在python中,使用名字和绑定这一对术语(name and binding)更便于理解变量的真正含义。在python中包括基础类型像int,string这些类型在内，所有东西都是一个对象(Everything is an object)。
>>> foo = 10
>>> print(foo.__add__)
<method-wrapper '__add__' of int object at 0x018C7314>我们看到上面的整型值10，作为一个int类型对象，其中包含了一个方法add_用于加法运算。
2) 内置数据类型
内置数据类型总结为下表所示:
3)对象的可修改性
可修改(mmutable )这个概念，表达的意思是允许在不新建对象的前提下改变对象的内容，也就是保持绑定对象的id不变。这种改变叫做原地改变(in place)。
对于不可修改对象，例如str类型，一旦创建后就不不能原地被修改，要获取新的字符串只能创建一个新的str对象。
>>> s = "hello, world"
>>> s[0]="H"
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'str' object does not support item assignment但是允许创建一个新对象来获取改变后的字符串:
>>> s="hello,world"
>>> id(s)
33300864
>>> s=s.capitalize()
>>> id(s)
33300800
>>> s
'Hello,world'例如int类型，当我们修改它的值时，将会创建一个新的对象:
>>> m = 1
>>> n = m
>>> id(m)
26178432
>>> id(n)
26178432
>>> m += 1
>>> id(m)
26178420
>>> id(n)
26178432
>>>上面用到的内置函数id用于获取对象的唯一标志，我们看到当执行m+=1后，m指向了一个新的对象，而n仍然指向之前的那个对象。
注意，我们这里指的不能原地改变变量值，而不是说不能改变变量m,n的值。在改变变量m值的时候，我们实际上新建了一个不同的对象。
需要注意的是，虽然不可修改对象不能改变自身指向的对象，但是它的元素如果是可变的，则依然可以改变这个对象的内容(the “value” of an immutable object can’t change, but it’s constituent objects can)，例如:
>>> a= [1,2]
>>> b = ['a','b']
>>> c = (a,b)
>>> c
([1, 2], ['a', 'b'])
>>> c[0] = [1,2,3]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> a.append(3)
>>> c
([1, 2, 3], ['a', 'b'])
>>> c[0].append(4)
>>> c
([1, 2, 3, 4], ['a', 'b'])我们直接改变元素的第一个元素，不可行；但是我们通过第一个元素自身的方法去改变则变得可行。
可修改对象，例如list类型，我们改变它的内容时，它不会创建新的对象:
>>> m = [1,2]
>>> n = m
>>> id(m)
33238872
>>> id(n)
33238872
>>> m.append(3)
>>> m
[1, 2, 3]
>>> id(m)
33238872
>>> id(n)
33238872
>>> n
[1, 2, 3]参考资料
以上是关于数据结构与算法(Python)-python快速入门篇1的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章