Python内置数据结构

Posted 2020-12-30

内置数据结构

• 可变
  1. list 列表
  2. byterray
  3. dict 字典
  4. set 集合
• 不可变
  1. tuple 元组
  2. bytes
  3. 常量（int，str，bool 等）

list 列表 （推荐使用索引）
列表相当于一个排列整齐的队列，可以理解为在内存中是一片排列整齐的连续的空间，它是可索引，可变的，有序的，线性结构，可迭代。
优点：
通过索引（index）查找、替换元素 效率高 时间复杂度O(1)。
尾部追加（append）与 尾部移除（pop）元素快 效率高 时间复杂度O(1)。
缺点：
从中间增加或移除元素会使列表元素整体挪动 效率低。
因为是连续空间1，如果一次开辟空间较大，内存连续空间不够时，会触发GC进行垃圾回收。

tuple 元组（推荐使用索引）
元组在内存中可以理解为与列表相似 ， 他是可索引的，不可变的，有序的，线性结构，可迭代。
优点：
通过索引查找元素 时间复杂度为O(1)。
缺点：
元组是不可变的，是只读的，不能修改。

set 集合
set在内存中是散落的，不连续的，不可索引 ，他是 去重的 可变的 无序的 可迭代 可hash。
优点：
通过数值查询元素是否在集合中（使用hash） 时间复杂度O(1)。
增加元素（add）时间复杂度O(1)
可以使用集合运算（并集 | 、交集 & 、对称差集 ^ ，还可用 < ， > 判断子集 超集）。
缺点：
不能使用索引，不能放置内容相同的元素，不能放不可hash的元素（list，set，dity）。

dity 字典
dity在内存中是散落的，不连续的，会预留散列空间 。 无序的 可变的 可迭代 key是去重的、可hash。
优点：
通过数值查询快（使用hash） 时间复杂度O(1)。
增加kv对 时间复杂度O(1)。
移除kv对（pop） 时间复杂度O(1)。
缺点：
不能使用索引，不能放置内容相同的元素，不能放不可hash的元素（list，set，dity）。
相对于list来说，内存占用较大。