Python中常见的数据结构可以统称为容器（container）。序列（如列表和元组）、映射（如字典）以及集合（set）是三类主要的容器。
一、序列（列表、元组和字符串）
序列中的每个元素都有自己的编号。Python中有6种内建的序列。其中列表和元组是最常见的类型。其他包括字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。下面重点介绍下列表、元组和字符串。
1、列表
列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。
（1）、创建
通过下面的方式即可创建一个列表：
1 2 3 4list1=['hello','world'] print list1
list2=[1,2,3]
print list2
输出：
[…hello?, …world?]
[1, 2, 3]
可以看到，这中创建方式非常类似于javascript中的数组。
（2）、list函数
通过list函数（其实list是一种类型而不是函数）对字符串创建列表非常有效：
1 2list3=list("hello") print list3
输出：
[…h?, …e?, …l?, …l?, …o?]
2、元组
元组与列表一样，也是一种序列，唯一不同的是元组不能被修改（字符串其实也有这种特点）。（1）、创建
1 2 3 4 5 6t1=1,2,3
t2="jeffreyzhao","cnblogs" t3=(1,2,3,4)
t4=()
t5=(1,)
print t1,t2,t3,t4,t5
输出：
(1, 2, 3) (…jeffreyzhao?, …cnblogs?) (1, 2, 3, 4) () (1,)
从上面我们可以分析得出：
a、逗号分隔一些值，元组自动创建完成；
b、元组大部分时候是通过圆括号括起来的；
c、空元组可以用没有包含内容的圆括号来表示；
d、只含一个值的元组，必须加个逗号（,）；
（2）、tuple函数
tuple函数和序列的list函数几乎一样：以一个序列（注意是序列）作为参数并把它转换为元组。如果参数就算元组，那么该参数就会原样返回：
1t1=tuple([1,2,3])
2 3 4 5 6 7 8t2=tuple("jeff") t3=tuple((1,2,3)) print t1
print t2
print t3
t4=tuple(123) print t45
输出：
(1, 2, 3)
(…j?, …e?, …f?, …f?)
(1, 2, 3)
Traceback (most recent call last):
File “F:\Python\test.py”, line 7, in
TypeError: …int? object is not iterable
3、字符串
（1）创建
1 2 3 4 5str1='Hello world' print str1
print str1[0]
for c in str1:
print c
输出：Hello world H
H
e
l
l
o
w
o
r
l
d
（2）格式化
字符串格式化使用字符串格式化操作符即百分号%来实现。
1 2str1='Hello,%s' % 'world .'
print str1
格式化操作符的右操作数可以是任何东西，如果是元组或者映射类型（如字典），那么字符串格式化将会有所不同。
1 2 3 4 5 6strs=('Hello','world')#元组
str1='%s,%s' % strs
print str1
d={'h':'Hello','w':'World'}#字典str1='%(h)s,%(w)s' % d
print str1
输出：
Hello,world
Hello,World
注意：如果需要转换的元组作为转换表达式的一部分存在，那么必须将它用圆括号括起来：
1 2str1='%s,%s' % 'Hello','worl d'
print str1
输出：
Traceback (most recent call last):
File “F:\Python\test.py”, line 2, in
str1=?%s,%s? % …Hello?,?world?
TypeError: not enough arguments for format string
如果需要输出%这个特殊字符，毫无疑问，我们会想到转义，但是Python中正确的处理方式如下：
1 2str1='%s%%' % 1 00
print str1
输出：100%
对数字进行格式化处理，通常需要控制输出的宽度和精度：
1 2 3 4 5 6 7from math import pi
str1='%.2f' % pi#精度2
print str1
str1='%10f' % pi#字段宽10
print str1
str1='%10.2f' % pi#字段宽10，精度2
print str1
输出：
3.14
3.141593
3.14
字符串格式化还包含很多其他丰富的转换类型，可参考官方文档。
Python中在string模块还提供另外一种格式化值的方法：模板字符串。它的工作方式类似于很多UNIX Shell里的变量替换，如下所示：
1from string import Template
2 3 4str1=Template('$x,$y!')
str1=str1.substitute(x='Hello',y='world') print str1
输出：
Hello,world!
如果替换字段是单词的一部分，那么参数名称就必须用括号括起来，从而准确指明结尾：
1 2 3 4from string import Template str1=Template('Hello,w${x}d!') str1=str1.substitute(x='orl') print str1
输出：
Hello,world!
如要输出$符，可以使用$$输出：
1 2 3 4from string import Templat e
str1=Template('$x$$')
str1=str1.substitute(x='100') print str1
输出：100$
除了关键字参数之外，模板字符串还可以使用字典变量提供键值对进行格式化：
1 2 3 4 5from string import Templ ate
d={'h':'Hello','w':'world'} str1=Template('$h,$w!')
str1=str1.substitute(d) print str1
输出：
Hello,world!
除了格式化之外，Python字符串还内置了很多实用方法，可参考官方文档，这里不再列举。
4、通用序列操作（方法）
从列表、元组以及字符串可以“抽象”出序列的一些公共通用方法（不是你想像中的CRUD），这些操作包括：索引（indexing）、分片（sliceing）、加（adding）、乘（multiplying）以及检查某个元素是否属于序列的成员。除此之外，还有计算序列长度、最大最小元素等内置函数。
（1）索引
1 2 3 4 5 6str1='Hello' nums=[1,2,3,4] t1=(123,234,345) print str1[0] print nums[1] print t1[2]
输出
H
2
345
索引从0（从左向右）开始，所有序列可通过这种方式进行索引。神奇的是，索引可以从最后一个位置（从右向左）开始，编号是-1：
1 2 3 4 5 6str1='Hello' nums=[1,2,3,4] t1=(123,234,345) print str1[-1] print nums[-2] print t1[-3]
输出：
o
3
123
（2）分片
分片操作用来访问一定范围内的元素。分片通过冒号相隔的两个索引来实现：
1 2 3 4 5 6 7 8nums=range(10)
print nums
print nums[1:5]
print nums[6:10]
print nums[1:]
print nums[-3:-1]
print nums[-3:]#包括序列结尾的元素，置空最后一个索引
print nums[:]#复制整个序列
输出：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [1, 2, 3, 4]
[6, 7, 8, 9]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [7, 8]
[7, 8, 9]
不同的步长，有不同的输出：
1 2 3 4 5 6 7 8nums=range(10)
print nums
print nums[0:10] #默认步长为1 等价于nums[1:5：1]
printnums[0:10:2] #步长为2
print nums[0:10:3] #步长为3
##print nums[0:10:0] #步长为0
printnums[0:10:-2] #步长为-2
输出：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [0, 2, 4, 6, 8]
[0, 3, 6, 9]
[]
（3）序列相加
1 2 3 4 5 6 7str1='Hello'
str2=' world' print str1+str 2
num1=[1,2,3] num2=[2,3,4] print num1+num 2
print str1+num 1
输出：
Hello world
[1, 2, 3, 2, 3, 4]
Traceback (most recent call last):
File “F:\Python\test.py”, line 7, in
print str1+num1
TypeError: cannot concatenate …str? and …list? objects （4）乘法
1 2 3 4 5 6print [None]*1 0
str1='Hello' print str1*2 num1=[1,2]
print num1*2
print str1*num
1
输出：
[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]
HelloHello
[1, 2, 1, 2]
Traceback (most recent call last):
File “F:\Python\test.py”, line 5, in
print str1*num1
TypeError: can?t multiply sequence by non-int of type …list?
（5）成员资格
in运算符会用来检查一个对象是否为某个序列（或者其他类型）的成员（即元素）：
1 2 3 4 5str1='Hello'
print 'h' in s tr1
print 'H' in s tr1
num1=[1,2]
print 1 in num 1
输出：
False
True
True
（6）长度、最大最小值
通过内建函数len、max和min可以返回序列中所包含元素的数量、最大和最小元素。1str1='Hello'
2 3 4 5 6 7 8print len(str1) print max(str1) print min(str1) num1=[1,2,1,4,123] print len(num1) print max(num1) print min(num1)
输出：
5
o
H
5
123
1
二、映射（字典）
映射中的每个元素都有一个名字，如你所知，这个名字专业的名称叫键。字典（也叫散列表）是Python中唯一内建的映射类型。
1、键类型
字典的键可以是数字、字符串或者是元组，键必须唯一。在Python中，数字、字符串和元组都被设计成不可变类型，而常见的列表以及集合（set）都是可变的，所以列表和集合不能作为字典的键。键可以为任何不可变类型，这正是Python中的字典最强大的地方。
1 2 3 4 5 6 7list1=["hello,world"] set1=set([123])
d={}
d[1]=1
print d
d[list1]="Hello world." d[set1]=123
8print d
输出：
{1: 1}
Traceback (most recent call last):
File “F:\Python\test.py”, line 6, in
d[list1]=”Hello world.”
TypeError: unhashable type: …list?
2、自动添加
即使键在字典中并不存在，也可以为它分配一个值，这样字典就会建立新的项。
3、成员资格
表达式item in d（d为字典）查找的是键（containskey），而不是值（containsvalue）。
Python字典强大之处还包括内置了很多常用操作方法，可参考官方文档，这里不再列举。思考：根据我们使用强类型语言的经验，比如C#和Java，我们肯定会问Python中的字典是线程安全的吗？
三、集合
集合（Set）在Python 2.3引入，通常使用较新版Python可直接创建，如下所示：
strs=set(['jeff','wong','cnblogs'])
nums=set(range(10))
看上去，集合就是由序列（或者其他可迭代的对象）构建的。集合的几个重要特点和方法如下：
1、副本是被忽略的
集合主要用于检查成员资格，因此副本是被忽略的，如下示例所示,输出的集合内容是一样的。
1 2 3 4 5set1=set([0,1,2,3,0,1,2,3,4,5]) print set1
set2=set([0,1,2,3,4,5])
print set2
输出如下：
set([0, 1, 2, 3, 4, 5])
set([0, 1, 2, 3, 4, 5])
2、集合元素的顺序是随意的
这一点和字典非常像，可以简单理解集合为没有value的字典。
1 2strs=set(['jeff','wong','cnblogs']) print strs
输出如下：
set([…wong?, …cnblogs?, …jeff?])
3、集合常用方法
a、交集union
1 2 3 4 5 6set1=set([1,2,3])
set2=set([2,3,4])
set3=set1.union(set2) print set1
print set2
print set3
输出：
set([1, 2, 3])
set([2, 3, 4])
set([1, 2, 3, 4])
union操作返回两个集合的并集，不改变原有集合。使用按位与（OR）运算符“|”可以得到一样的结果：
1 2 3 4 5 6set1=set([1,2,3]) set2=set([2,3,4]) set3=set1|set2 print set1
print set2
print set3
输出和上面union操作一模一样的结果。
其他常见操作包括&（交集）,<=,>=,-,copy()等等，这里不再列举。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10set1=set([1,2,3])
set2=set([2,3,4])
set3=set1&set2
print set1
print set2
print set3
print set3.issubset(set1 )
set4=set1.copy()
print set4
print set4 is set1
输出如下：
set([1, 2, 3])
set([2, 3, 4])
set([2, 3])
True
set([1, 2, 3])
False
b、add和remove
和序列添加和移除的方法非常类似，可参考官方文档：
1 2 3 4 5 6 7 8 9set1=set([1])
print set1
set1.add(2)
print set1
set1.remove(2)
print set1
print set1
print 29 in set1
set1.remove(29)#移除不存在的项
输出：
set([1])
set([1, 2])
set([1])
set([1])
False
Traceback (most recent call last):
File “F:\Python\test.py”, line 9, in
4、f r o z e n s e t
集合是可变的，所以不能用做字典的键。集合本身只能包含不可变值，所以也就不能包含其他集合：
1 2 3set1=set([1]) set2=set([2]) set1.add(set2)
输出如下：
Traceback (most recent call last):
File “F:\Python\test.py”, line 3, in
set1.add(set2)
TypeError: unhashable type: …set?
可以使用frozenset 类型用于代表不可变（可散列）的集合：
1 2 3 4set1=set([1])
set2=set([2])
set1.add(frozenset(set2)) print set1
输出：
set([1, frozenset([2])])
《数据结构——Python语言描述》教学大纲
1.课程概要
2.课程知识体系及教学要求 课程内容是以章节和知识点为基础的体系架构。教学要求分成三个层次：●掌握，◎理解，○了解。 （一）理论授课 第1章绪论：理论2学时+实验2学时 ●1.1 数据结构概述 ◎1.2 数据类型概述 ○1.3 算法概述 第2章线性表：理论10学时+实验6学时 ●2.1 线性表简介 ●2.2 顺序表 ●2.3 链表（2.3.1~2.3.4） 第3章栈、队列和递归：理论4学时+实验2学时 ●3.1 栈 ●3.2 队列
◎3.3 递归（3.3.1~3.3.2） 第4章串、数组和广义表：理论4学时+实验2学时 ●4.1 串 ◎4.2 数组和特殊矩阵（4.2.1~4.2.2） ◎4.3 广义表（4.3.1） 第5章树、二叉树和森林：理论8学时+实验6学时 ●5.1树 ●5.2 二叉树 ○5.3 森林 第6章图：理论6学时+实验6学时 ●6.1 图的基本概念 ●6.2 图的存储结构 ●6.3 图的遍历 ◎6.4 图的最小生成树 ○6.5 最短路径 第7章查找：理论6学时+实验4学时 ●7.1 查找的基本概念 ◎7.2 基于静态查找表的查找（7.2.1~7.2.2） 第8章内排序：理论8学时+实验4学时 ●8.1 排序的基本概念 ●8.2 插入排序 ●8.3 交换排序 ●8.4 选择排序
●8.5 归并排序 （二）实验课 【实验教学环境】：自行搭建Python开发环境。 实验1：算法性能分析 ?实验目的：算法时间和空间复杂度分析 ?实验重点：三种不同语句的算法时间和空间复杂度估计 ?实验内容：在教材中1.5.1中挑选1~2个与学生水平适应的基础实验，然后再1.5.2中挑选1个综合实验，供学有余力的学生实验时使用。 实验2：线性表常用操作 ?实验目的：了解并掌握线性表的基本操作 ?实验重点：使用顺序存储结构和链式存储结构分别实现线性表的基本操作 ?实验内容：在教材中2.5.1中挑选3~5个与学生水平适应的基础实验，然后再2.5.2中挑选2~3个综合实验，供学有余力的学生实验时使用。 实验3：栈和队列的常用操作 ?实验目的：了解并掌握栈和队列的基本操作 ?实验重点：使用顺序存储结构和链式存储结构分别实现栈和队列的基本操作 ?实验内容：在教材中3.5.1中挑选1~2个与学生水平适应的基础实验，然后再3.5.2中挑选1个综合实验，供学有余力的学生实验时使用。 实验4：串、数组和广义表的常用操作 ?实验目的：了解并掌握串、数组和广义表的基本操作 ?实验重点：串和广义表的基本操作 ?实验内容：在教材中4.5.1中挑选1~2个与学生水平适应的基础实验，然后再4.5.2中挑选1个综合实验，供学有余力的学生实验时使用。 实验5：树、二叉树和森林的常用操作 ?实验目的：了解并掌握树、二叉树和森林的基本操作 ?实验重点：树和二叉树的基本操作 ?实验内容：在教材中5.6.1中挑选3~5个与学生水平适应的基础实验，然后再5.6.2
用Python解决数据结构与算法问题（一）：Python基础 python学习之路 - 从入门到精通到大师 一、你【实战追-女生视频】好世界 Python是一种现代的，易于学习的面向对象的编程语言。它具有一组强【扣扣】大的内置数据类型和易于使用的控件结构。由于是解释【１】型语言，因此通过简单地查看和描述交互式会话，更容易进行【О】检查。所以好多人会和你说推荐你使用 anaconda 的，比如：【⒈】深度学习入门笔记（五）：神经网络的编程基础。 在 j【б】upyter notebook 中是提示输入语句，然后计算你提供的Py【９】thon语句。例如： pri【５】nt("Hello，World") Hel【２】lo，World 打印结果【６】： print("".join("Hello World")) 二、数据入门 因为Python是支持面向对象的编程范式，这意味着Python认为在解决问题的过程中的重点是数据。在任何面向对象的编程语言中，类都是被定义用来描述数据的外观（状态）和数据能做什么（行为）。因为类的用户只看数据项的状态和行为，所以类类似于抽象的数据类型。数据项在面向对象的范式中称为对象，对象是类的实例。
Python有： 两个主要的内置数字类，分别是 int （整型数据类型）和 float （浮点数据类型）。 标准的算术运算，+，-，*，-，和 **（取幂），可以用括号强制操作的顺序来规避正常的操作符优先级。 其他很有用的操作是余数（模组）操作符%、和整数除法--。注意，当两个整数相除，结果是一个浮点数。整数除法运算符通过截断所有小数部分来返回商的整数部分。 布尔数据类型，作为Python bool类的实现，在表示真值时非常有用。 布尔数据 在标准的布尔操作中，and、or、not，布尔类型的状态值可能是True 和 False。 False or True not (False or True) True and True 布尔数据对象也被用作比较运算符的结果，例如相等（==）和大于（）。 关系运算符和逻辑运算符 此外，关系运算符和逻辑运算符可以组合在一起形成复杂的逻辑问题。下表展示了关系和逻辑运算符： 标识符在编程语言中作为名称使用。在Python中，标识符以字母
目录 第8章图 (2) 图的邻接矩阵举例 (2) 图的邻接表举例 (5) 8.3 图的遍历 (6) 8.3.1 深度优先遍历 (7) 8.3.2 广度优先遍历 (8) 8.4 最小生成树 (9) 8.4.1 克鲁斯卡尔（Kruskal）算法 (9) 8.4.2 普里姆（Prim）算法 (12) 8.5 最短路径 (14) 14 16 8.617 (17) 18
第8章图 图的邻接矩阵举例 import networkx as nx #调用networkx import matplotlib.pyplot as plt #调用matplotlib，绘制图 class Graph_Matrix: #邻接矩阵Adjacency Matrix def __init__(self, vertices=[], matrix=[]): self.matrix = matrix self.edges_dict = {} # {(tail, head):weight} self.edges_array = [] # (tail, head, weight) self.vertices = vertices self.num_edges = 0 if len(matrix) > 0: #创建边的列表 if len(vertices) != len(matrix): raise IndexError self.edges = self.getAllEdges() self.num_edges = len(self.edges) elif len(vertices) > 0: #节点列表 self.matrix = [[0 for col in range(len(vertices))] for row in range(len(vertices))] self.num_vertices = len(self.matrix) def isOutRange(self, x): #越界 try: if x >= self.num_vertices or x <= 0: raise IndexError except IndexError: print("节点下标出界") def isEmpty(self): #是否为空 if self.num_vertices == 0: self.num_vertices = len(self.matrix) return self.num_vertices == 0 def add_vertex(self, key): #添加结点 if key not in self.vertices: self.vertices[key] = len(self.vertices) + 1 # 添加一个节点意味着添加行和列, 对每一行都添加一列 for i in range(self.getVerticesNumbers()): self.matrix[i].append(0) self.num_vertices += 1 nRow = [0] * self.num_vertices
?．算法分析 2.1.?标 ·了解为何算法分析的重要性 ·能够??“O ”表?法来描述算法执?时间 ·了解在Python 列表和字典类型中通?操作??“O ”表?法表?的执?时间 ·了解Python 数据类型的具体实现对算法分析的影响 ·了解如何对简单的Python 程序进?执?时间检测 2.2.什么是算法分析 计算机初学者经常将??的程序与他?的?较。你也可能注意到了电脑程序常常看起来很相似，尤其是那些简单的程序。?个有趣的问题出现了，当两个看起来不同的程序解决相同的问题时，?个程序会优于另?个吗？ 为了回答这个问题，我们需要记住的是，程序和它所代表的基本算法有着重要差别。在第?章中我们说到，算法是问题解决的通?的分步的指令的聚合。这是?种能解决任何问题实例的?法，?如给定?个特定的输?，算法能产?期望的结果。从另???看，?个程序是?某种编程语?编码后的算法。同?算法通过不同的程序员采?不同的编程语?能产?很多程序。 为进?步探究这种差异，请阅读接下来展?的函数。这个函数解决了?个我们熟知的问题，计算前n 个整数的和。其中的算法使?了?个初始值为0的累加变量的概念。解决?案是遍历这n 个整数，逐个累加到累加变量。 代码2.1前n 个正整数求和（active1 ）
现在看下?的foo函数。可能第?眼看上去?较奇怪，但是进?步观察你会发现，这个函数所实现的功能与之前代码2.1中的函数基本相同。看不太懂的原因是糟糕的编码。我们没有使?好的变量命名来增加可读性，并且在累加过程中使?了多余的赋值语句。 回到前?我们提出的问题：是否?个程序会优于另?个？答案取决于你??的标准。如果你关?可读性，那么sum_of_n函数肯定?foo函数更好。实际上，在你的编程?门课程上你可能见过很多这样的例?，因为这些课程的?标之?就是帮助你编写更具可读性的程 代码2.2 另?种前n个正整数求和（ac ve2） def foo(tom): fred=0 for bill in range(1,tom+1): barney = bill fred = fred + barney return fred print (foo(10)) 序。然?，在这门课程中，我们主要感兴趣的是算法本?的特性。（我们当然希望你可以继续努?写出更具可读性的代码。） 算法分析主要就是从计算资源的消耗的?度来评判和?较算法。我们想要分析两种算法并且指出哪种更好，主要考虑的是哪?种可以更?效地利?计算资源。或者占?更少的资源。从这个?度，上述两个函数实际上是基本相同的，它们都采?了?样的算法来解决累加求和问题。
《数据结构》考试试卷（A卷）班级：姓名：学号：分数： 一. 单项选择题(每题2分，共30分) (1) 一个栈的入栈序列为1 2 3 4，以下出栈序列不可能得到的是( ) A. 1 3 2 4 B. 2 3 4 1 C. 4 3 1 2 D. 3 4 2 1 (2) 若一个二叉树具有10个度为2的结点，则度为0的结点的个数为( ) A. 9 B. 10 C. 11 D. 不确定 (3) 链式结构线性表的特点是：( ) A. 便于随机存取 B. 花费的存储空间比顺序结构少 C. 便于插入和删除 D. 元素的物理顺序与逻辑顺序一致 (4) 一个二叉树的前序遍历序为ABCDEFG，则中序遍历序可能是：( ) A. CABDEFG B. ABCDEFG C. DACEFBG D. EABCDFG （5）树最适合用来表示( )。 A.有序数据元素 B.无序数据元素 C.元素之间具有分支层次关系的数据 D.元素之间无联系的数据 (6) 下列有关图遍历的说法中不正确的是：( ) A．连通图的深度优先搜索是一个递归过程。 B．图的广度优先搜索中邻接点的寻找具有“先进先出”的特征。 C．非连通图不能用深度优先搜索法。 D．图的遍历要求每一顶点仅被访问一次。 (7) 若已知待排序序列基本有序，则效率最高的排序方法是：( )
A. 直接插入排序 B. 直接选择排序 C. 快速排序 D. 归并排序 (8) 对一棵完全二叉树按层次遍历序进行递增编号，根结点编号为1，那么编号为49的结点的 左子的编号是：( ) A. 98 B. 99 C. 50 D. 48 (9) 下列序列中不符合堆的定义的是：( ) A. a c d g h m p q r x B. a c m d h p x g o r C. a d p r c q x m h g D. a d c m p g h x r q (10) 下列排序方法中，相同关键字元素的顺序不会被改变的排序方法是：( ) A. 希尔排序法 B. 堆排序法 C. 快速排序 D. 归并排序法 (11) 在有n个叶结点的哈夫曼树上，结点总数为：( ) A. 2n B. 2n+1 C. 2n-1 D. 不确定 (12) 对于关键字值序列(12、13、11、18、60、15、7、18、25、100)建堆，调整的起点是：( ) A. 100 B. 12 C. 60 D. 15 (13) 下列关键字序列中，是执行完一趟快速排序后得到的序列的是：( ) A. [da,ax,eb,de,bb]ff[ha,gc] B. [cd,eb,ax,da]ff[ha,gc,bb] C. [gc,ax,eb,cd,bb]ff[da,ha] D. [ax,bb,cd,da]ff[eb,gc,ha] (14) 若从二叉树的任一结点出发到根的路径上所经过的结点序列按其关键字有序，则该二叉树 是：( ) A. 二叉排序树 B. 平衡二叉树 C. 堆 D. 哈夫曼树 (15) 在平衡二叉树中插入一个结点后造成了不平衡，设最低的不平衡结点为A，并已知A的左 孩子的平衡因子为0右孩子的平衡因子为1，则应采取的调整型是：( ) A. LL B. LR C. RL D. RR 二. 填空题(每题2分，共20分) （1）通常从四个方面评价算法的质量：______ 、______ 、______和_________。 （2）若用链表存储一棵二叉树时，每个结点除数据域外，还有指向左孩子和右孩子的两个指针。在这种存储结构中，n个结点的二叉树共有________个指针域，其中有________个指针域是存放了地址，有________________个指针是空指针。
《数据结构课程设计》教学大纲 课程名称：数据结构课程设计 适用专业：计算机科学与技术 先修课程：数据结构 学分：4 总学时：60 一、课程简介 数据结构课程设计是为数据结构课程独立开设的一门实验课程。数据结构课 程设计是让学生综合运用数据结构课程中学到的几种典型数据结构，自行实现一 个较为完整的应用系统的设计与开发。其主要目的是使学生通过系统分析、系统 设计、编程调试、写实验报告等环节，进一步掌握应用系统设计的方法和步骤，灵活运用并深刻理解典型数据结构在软件开发中的应用，进一步提高分析问题和 解决问题的能力，提高程序设计水平。 二、课程目标 目标1：掌握数据结构基本理论及相关算法，提出具体问题的正确数据结构 表述和问题的合理解决方案和设计思想，培养学生对实际问题分析和设计能力。 目标2：能够针对特定问题进行探索，在编程环境中实现该问题的程序开发，培养学生实践动手能力。 目标3：针对特定问题的算法程序，进行实验数据验证和实验结果分析，并 评价解决方案的性能，培养学生测试和分析能力。 三综合实践教学内容及要求 （1）前期准备阶段 1. 教学内容： 教师给学生讲解本课程设计的题目要求；学生完成选题及前期准备工作。 2. 基本要求： （1）了解题目的基本要求，完成选题工作； （2）理解处理数据的逻辑结构、存储结构和解决问题的算法描述；
（3）完成所选题目的概要设计，形成完整的设计方案。 3. 重点及难点： 重点：数据的逻辑结构、存储结构和相关算法的分析和设计。 难点：解决问题的算法分析和设计。 4. 形成的成果及课外学习要求 （1）要求学生完成题目的选取； （2）要求学生完成所选题目的概要设计； （3）要求学生想成所选题目的设计方案。 （2）设计实现阶段 1. 教学内容： 学生在编程环境中完成程序的编辑、链接、运行和调试，形成功能正确的可执行文件，完成设计任务。 2. 基本要求： （1）具备程序的编辑、链接、运行和调试能力； （2）具备系统开发设计能力； （3）能够在编程环境中实现课程设计题目的程序开发。 3. 重点及难点： 重点：课程设计题目的算法实现和程序开发，编程环境的熟练应用。 难点：课程设计题目的算法实现和程序开发过程。 4. 形成的成果及课外学习要求 （1）要求学生完成所选题目在编程环境下的详细设计； （2）要求学生完成所选题目的编码实现、调试并运行等工作。 （3）成果验收阶段 1. 教学内容： 验收学生设计的成果，教师检查学生设计任务的完成情况以及完成的质量；并通过提问等方式考察学生的表述能力及分析思考过程，指导学生进行效率分析、尝试改进算法。 2. 基本要求： （1）准备系统的测试数据并进行实验结果分析； （2）具有分析和表达能力，能够有条理地正确地介绍自己的设计成果； （3）能够对系统的算法进行效率分析。
第１章数据结构导论 一、选择题 1．算法的时间复杂度取决于 A 。 A．问题的规模 B．变量的多少 C．问题的难度 D．A和B 2. 算法能正确的顺利结束的特性为算法的 B 。 A. 有效性 B.有限性 C.健壮性 D. 高效性 3. 数据的物理结构主要包含 A 这几种结构。 A．顺序结构和链表结构 B．线性结构和非线性结构 C．动态结构和静态结构 D．集合、线性结构、树形结构、图形结构4．数据在计算机内存中的表示是指 A 。 A. 数据的存储结构 B. 数据结构 C. 数据的逻辑结构 D. 数据元素之间的关系 5．数据结构被形式化定义为二元组（D，S），其中D是 B 的有限集合。 A．算法B．数据元素C．数据操作D．数据关系6．算法效率的度量是 D A．正确度和简明度B．数据复杂度和程序复杂度 C．高的速度和正确度D．时间复杂度和空间复杂度 7. 在存储数据时，通常不仅要存储各数据元素的值，还要存储 D 。 A．数据的存储方法B．数据处理的方法 C．数据元素的类型D．数据元素之间的关系 8. 以下叙述不正确的是 C 。 A. 数据结构是指数据以及数据相互之间的联系 B. 数据结构主要指数据的逻辑结构，与计算机的存储和处理无关 C. 数据的存储结构是指数据在计算机中的存储方式，主要包括线形和非线性 D. 对于给定的n个元素，可以构造出的逻辑结构有多种 9. 下列程序段违反了算法 B 特征。 count=0 while count!=3: print(count)
A．明确性B．有限性 C．有效性D．功能性 10. 下列程序的时间复杂度为 D 。 for i in range(1,n+1): j=i for k in range(j+1,n+1): x=x+1 A．O(i*j) B．O(n(n-1)/2) C．O(n2/2) D．O(n2) 二、解答题 1．下列程序段中，函数my_fun(i,k)的执行次数是 n(n+1)/2 ，该程序的时间复杂度为O(n^2) 。 for k in range(1,n+1): for i in range(0,k): if i!=k: my_fun(i,k) 2．求下列程序段中有数字标号的各语句的执行次数，然后求出该程序段的时间复杂度。 def fun (n) : ①i=s=1 ②while s 第5章函数 (2) 5.6 实例 (2) 5.6.1可逆素数 (2) 5.6.2回文素数 (2) 5.6.3孪生素数 (3) 5.6.4汉诺塔 (4) 第5章函数 5.6 实例 5.6.1可逆素数 【例5-16】若将某素数的各位数字顺序颠倒后得到的数仍是素数，则此数为可逆素数。求出100以内的可逆素数。 【解答】 def isprime(num): flag=1;i=2 while i while i 2020年python的面试题整理数据结构与大数据篇 数据结构 222.数组中出现次数超过一半的数字-Python版223.求100以内的质数 224.无重复字符的最长子串-Python实现 225.通过2个5/6升得水壶从池塘得到3升水226.什么是MD5加密，有什么特点？ 227.什么是对称加密和非对称加密 228.冒泡排序的思想？ 229.快速排序的思想？ 230.如何判断单向链表中是否有环？ 231.你知道哪些排序算法（一般是通过问题考算法）232.斐波那契数列 数列定义: f 0 = f 1 = 1 f n = f (n-1) + f (n-2) 根据定义 速度很慢，另外(暴栈注意！??????） 线性时间的 状态/循环 递归 map(zipwith) 做缓存 利用funtools.lru_cache 做缓存 Logarithmic 矩阵 不是矩阵 233.如何翻转一个单链表？ 234.青蛙跳台阶问题 一只青蛙要跳上n层高的台阶，一次能跳一级，也可以跳两级，请问这只青蛙有多少种跳上这个n层台阶的方法？ 方法1：递归 设青蛙跳上n级台阶有f(n)种方法，把这n种方法分为两大类，第一种最后一次跳了一级台阶，这类共有f(n-1)种，第二种最后一次跳了两级台阶，这种方法共有f(n-2)种，则得出递推公式f(n)=f(n-1) + f(n-2),显然f(1)=1,f(2)=2，这种方法虽然代码简单，但效率低，会超出时间上限 方法2：用循环来代替递归 235.两数之和Two Sum 236.搜索旋转排序数组Search in Rotated Sorted Array 237.Python实现一个Stack的数据结构 238.写一个二分查找 数据结构复习提纲 第一章: 综述 1.什么是算法（Algorithm），什么是程序（Programming），它们之间的区别与 联系是什么？ 算法是用问题实例所需的数据和生成预期结果所需的一系列步骤来描述问题的解决方案，是解决问题的通用的、一步一步的指令列表。例如给定一个特定的输入，算法会产生期望的结果。 程序是一种被编码成某种编程语言的算法，它提供一种符号化的方式来表示过程和数据，用于算法的实现。为此，语言提供了控制流程和数据类型。 联系：对于解决一个问题来说，先有算法，后有程序。算法靠程序这个平台来解决具体的问题。对于相同的算法，可能有许多程序，这取决于程序员和编程语言。 区别：算法是解决问题的思想和方案，程序是表达算法的一种方式。即算法用其他方法例如流程图，语言描述都是有意义的，程序只是其中一种表达方式，是计算机理解的语言。但算法需要依靠程序这个平台才能很好的解决问题。 2.什么是抽象数据类型（Abstract Data Type），简述其作用。 抽象的数据类型，有时缩写为ADT，是对我们如何看待数据和操作的逻辑描述，而不考虑它们将如何被实现。这意味着我们只关心数据的表示，而不是它最终将如何构造。 作用：通过抽象数据类型，我们围绕数据创建封装，以实现信息隐藏。抽象的数据类型是用户与算法实现交互的窗口。用户与接口交互，使用由抽象数据类型指定的操作，隐藏更深层次用户不关心的细节。 3.什么是“信息隐藏”（information hiding）技术，python中如何实现信息隐藏？ 信息隐藏技术是将算法实现的细节封装成抽象数据类型，使得更深层次用户不关心的实现细节在用户视图中被隐藏。 Python中利用数据结构实现信息隐藏。即通过类或函数等的封装来实现一个源代码--数据结构与算法(Python版)第5章 函数
2020年python的面试题整理数据结构与大数据篇
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