python数据结构教材

f(n)是T(n)的上界
这种上界可能很多，通常取最接 近的上界，即紧凑上界
大致情况：
lim T(n) = c n→∞ f(n)
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提示
本质上讲，是一种T(n) 最高数量级的比较
也就是只求出T(n)的最高阶，忽略其低阶项和常系数，这样既可简化 T(n)的计算，又能比较客观地反映出当n很大时算法的时间性能。
P(I)是I出现的概率，有 P(I) 1 ，T(I)是算法在输入I下的执行时间，则算法 IDn
的平均时间复杂度为：
A(n) P(I ) T (I ) IDn
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例如，10个1～10的整数序列递增排序：
n=10 I1={1，2，3，4，5，6，7，8，9，10} I2={2，1，3，4，5，6，7，8，9，10}
3/50
1. 分析算法的时间复杂度
一个算法是由控制结构（顺序、分支和循环三种）和原操作（指固有 数据类型的操作，如+、-、*、/、++和--等）构成的。算法执行时间取决 于两者的综合效果。
一个算法的基本构成：
控制语句1 原操作
控制语句2
…
原操作
控制语句n 原操作
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def solve(m,n,a): if (m != n) raise("m!=n") s=0
def fun(n): s=0 for i in range(n+1): for j in range(i+1): for k in range(j): s+=1 return s
基本操作
算法频度为：
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2. 算法的最好、最坏和平均时间复杂度
定义：设一个算法的输入规模为n，Dn是所有输入实例的集合，任一输入I∈Dn，

《Python培训课件》数据 结构
了解数据结构的概念，包括数据类型、线性结构、链表、栈、队列、树结构、 二叉树、堆、图结构等基础内容。
数据类型
学习Python中的各种数据类型，包括数字、字符串、列表、元组、字典、集 合等，以及它们在数据结构中的应用和特点。Fra bibliotek线性结构
1 线性表
学习线性表的定义、特点和操作，包括顺序表和链表。
2 栈与队列
了解栈和队列的概念、实现和应用，以及它们在算法中的重要性。
树结构
1
二叉树
掌握二叉树的定义、创建、遍历和常见操作，并了解二叉搜索树的特点和应用。
2
堆
学习堆的定义、实现和应用，包括最大堆和最小堆。
3
图结构
了解图的基本概念、表示方法和图算法，包括深度优先搜索和广度优先搜索。
排序算法
冒泡排序
其他常用算法
1 计数排序
通过确定每个元素的位置和数量，实 现线性时间复杂度的排序算法。
2 桶排序
将数据分到有限数量的桶中，再对每 个桶进行排序，最后合并桶中的数据。
3 基数排序
按照低位到高位的顺序，对数字进行排序，每一位都使用稳定的排序算法。
动态规划与贪心算法
动态规划
通过将问题划分为子问题，并保存子问题的解，来求 解复杂的问题。
贪心算法
每一步都选择当前最优解，从而逐步得到全局最优解， 不一定是最优解，但常常可以作为近似解。
数据结构实践与应用案例分析
应用所学的数据结构和算法解决实际问题，如建立图形界面、编写算法和进行大规模数据处理等。
通过比较相邻元素的大 小，依次交换元素位置， 将最大或最小的元素冒 泡到最后。
选择排序
从未排序的元素中找到 最小值，放到已排序的 末尾，然后继续从未排 序的元素中选择最小值。

3 >>> '%(name)s%(age)d' %{'name':'alexzhou','age':23} 4 'alexzhou23'
2. 常用内建函数
2.1 cmp() 根据字符串的 ASCII 码值进行比较
1 >>> s1 = 'abc' 2 >>> s2 = 'xyz' 3 >>> cmp(s1,s2) 4 -1 5 >>> cmp(s1,s1) 60 7 >>> cmp(s2,s1) 81 2.2 len() 返回字符串的字符数
1 >>> 'a' + 'b' + 'c' + 'd' 2 'abcd' 连接操作的性能不是很好，每次连接都会创建一个新的字符串对象，可以用格式 化操作符或者 join 函数取代。
1 >>> '%s%s%s%s' %('a','b','c','d') 2 'abcd' 3 >>> ''.join(['a','b','c','d'])
1. 字符串操作符
在 python 中字符串也是一个序列，所以支持序列类型的基本操作。 1.1 成员关系操作（in ，not in） 判断一个字符或者字符串是否属于这个字符串 obj [not] in sequence,返回值位 True 或 False 1.2 连接操作（+） 该操作把两个字符串连接，创建一个新的字符串

数据结构课程设计python一、课程目标知识目标：1. 理解数据结构的基本概念，掌握常用数据结构如列表、元组、字典和集合的特点及应用场景。

2. 学习并掌握栈和队列的操作原理及其在Python中的实现方法。

3. 掌握树和图的基本概念，了解二叉树、遍历算法及图的表示方法。

技能目标：1. 能够运用Python语言实现基本数据结构，并对其进行增、删、改、查等操作。

2. 能够利用栈和队列解决实际问题，如递归、函数调用栈、任务调度等。

3. 能够运用树和图解决实际问题，如查找算法、路径规划等。

情感态度价值观目标：1. 培养学生严谨的逻辑思维，提高分析问题和解决问题的能力。

2. 激发学生对数据结构和算法的兴趣，培养良好的编程习惯。

3. 引导学生认识到数据结构在实际应用中的重要性，增强学习热情和责任感。

课程性质：本课程为高年级数据结构课程，旨在使学生掌握Python语言实现数据结构的方法，提高编程能力和解决问题的能力。

学生特点：学生具备一定的Python编程基础，具有较强的逻辑思维能力，对数据结构有一定的了解。

教学要求：结合实际案例，采用任务驱动法，引导学生通过实践掌握数据结构的基本原理和应用方法。

注重培养学生的动手能力和团队协作精神，提高学生的综合素质。

通过本课程的学习，使学生能够具备独立设计和实现小型项目的能力。

二、教学内容1. 数据结构基本概念：介绍数据结构的概念、作用和分类，结合Python语言特点，分析各类数据结构在实际应用中的优势。

- 列表、元组、字典和集合的原理与应用- 栈与队列的操作原理及实现2. 线性表：讲解线性表的概念，重点掌握顺序表和链表的操作方法。

- 顺序表和链表的实现及操作- 线性表的查找和排序算法3. 树与二叉树：介绍树的基本概念，重点讲解二叉树的结构及其遍历算法。

- 树的基本概念和表示方法- 二叉树的性质、存储结构、遍历方法4. 图：讲解图的基本概念，掌握图的存储结构及遍历方法。

- 图的基本概念和表示方法- 图的遍历算法（深度优先搜索、广度优先搜索）- 最短路径和最小生成树算法5. 算法分析与设计：结合实例，分析算法性能，掌握基本的算法设计方法。

2 时间序列预测
学习使用Python进行时间序 列预测，如移动平均和指数 平滑。
3 季节性调整
掌握如何进行季节性调整和趋势分解，以及ARIMA模型的应用。
Python数据分析中的自然语言处理技术
文本数据处理
学习如何使用Python进行文本 数据的清洗、分词和词向量表 示。
文本分类
了解文本分类的基本概念和常 用的机器学习算法和模型。
情感分析
掌握情感分析的方法和技巧， 以及如何使用Python进行情感 分析。
Python数据分析中的Pandas库
1
数据导入
了解如何使用Pandas库导入和处理不
数据清洗
2
同格式的数据，如CSV、Excel和 SQL。
学习使用Pandas库进行数据清洗和处
理，包括缺失值处理和重复值删除。
3
数据分析
掌握使用Pandas库进行数据分析和统 计计算，如聚合、排序和分组。
Python数据可视化中的Matplotlib库
掌握回归分析的基本原理和应用，如线性回归和逻辑回归。
Python数据处理中的数据清洗与预处理
1
数据清洗技术
学习常用的数据清洗技术，如缺失值
特征工程
2
填充、异常值处理和数据转换。
了解特征工程的概念和方法，包括特
征选择、特征编码和特征缩放。
3
数据集划分
掌握如何将数据集划分为训练集和测 试集，以及交叉验证和模型评估。
数据预处理
学习使用Scikit-learn库进行数 据预处理，包括特征缩放和数 据标准化。
模型评估
了解如何评估和选择最佳的机 器学习模型，以及交叉验证和 网格搜索技术。
Python数据分析的统计方法与 数学应用

ppt课件12Fra bibliotek字典嵌套
ppt课件
13
• 去重
集合
ppt课件
14
此课件下载可自行编辑修改，供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！
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ppt课件
8
• 创建一个以数字1-5的列表list_1 • 创建一个以数字 n的平方的列表list_2
(1<=n<=5) • 将list_2中能整除2的去掉
ppt课件
9
字典
• 存储键值对 key-value • Color = {‘red’:1,’blue’:2,’green’:3} • Key : red blue green • 字典的访问 • Color[‘red’] • 字典是可变的
ppt课件
6
• Len •+* • 索引 切片
• 改变列表 • 列表函数 dir(list)
ppt课件
7
List的函数
• Append • Clear • Copy • Count • Extend • Index • Insert • Pop • Remove • Reverse • Sort
ppt课件
4
列表
• 列表跟元组相同，有一个重要差别是 列表 是可变的 也就是说 在不复制的情况下 可以 对列表进行添加，删除，或者修改
• 元素是可以包含任何类型的值，数字，字 符串，列表，空列表是 [],单元素列表是[x] (并非必须以逗号结尾)
ppt课件
5
• 既然跟元组差不多 ，那么咱们现在来一遍 回忆元组的性质 一遍学列表
序列
• 序列是一组按顺序排列的值 python中内置的序列类 型：字符串，元组，列表

100%
浮点数类型
浮点数用于表示实数，即带有小 数点的数字。Python中的浮点数 类型通常是双精度浮点数。
80%
数字类型的运算
Python支持基本的数学运算，如 加、减、乘、除和取余等。
字符串类型及操作
字符串定义
字符串是由零个或多个字符组 成的一种数据类型，用引号括 起来表示。
字符串操作
Python提供了丰富的字符串操 作方法，如连接、截取、查找 、替换等。
(完整版)Python学习课件
汇报人:
2023-12-21
目
CONTENCT
录
• Python基础知识 • Python数据类型与运算符 • Python流程控制语句 • Python函数与模块 • Python面向对象编程思想 • Python文件操作与数据处理
01
Python基础知识
Python简介与发展历程
字符串格式化
可以使用格式化字符串来插入 变量或表达式的值，生成动态 的字符串内容。
列表、元组和字典等数据结构
列表
列表是一种有序的数据结构，可 以包含任意类型的元素，且元素
之间可以重复。
元组
元组与列表类似，也是一种有序的 数据结构，但元组是不可变的，即 创建后不能修改。
字典
字典是一种无序的数据结构，用于 存储键值对，其中键必须是不可变 类型（如整数、字符串或元组）。
03
Python流程控制语句
条件语句：if-else结构
if语句
elif语句
用于根据条件判断执行相应的代码块 。
用于在if语句中添加额外的条件判断 。
else语句
与if语句配合使用，当if语句条件不满 足时执行else代码块。

数据结构（Python版）教学大纲及教案教学目标：1. 理解Python编程语言中数据结构的基本概念。

2. 掌握常用的数据结构如列表、元组、字典、集合及其操作方法。

3. 学会运用Python实现基本的数据结构操作，并解决实际问题。

教学内容：一、Python编程环境简介1. Python语言的特点和优势2. Python的安装和运行3. Python的基本语法二、数据结构基础1. 数据结构的概念和分类2. 线性结构：列表、元组3. 非线性结构：字典、集合三、列表和元组1. 列表的定义和特点2. 列表的基本操作：索引、切片、添加、删除、排序等3. 元组的定义和特点4. 元组的基本操作：索引、切片、添加、删除等四、字典和集合1. 字典的定义和特点2. 字典的基本操作：键值对添加、删除、修改、查找等3. 集合的定义和特点4. 集合的基本操作：添加、删除、交集、并集、差集等五、数据结构在实际问题中的应用1. 数组和链表的实现2. 栈和队列的实现3. 树和图的实现4. 排序和搜索算法的实现教学方法：1. 讲授法：讲解数据结构的基本概念、分类和操作方法。

2. 示例法：通过实际代码示例演示数据结构的应用。

3. 练习法：让学生通过编写代码练习数据结构的基本操作。

4. 讨论法：分组讨论实际问题，引导学生运用数据结构解决实际问题。

教学评价：1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的发言和提问情况，了解学生的学习状态。

2. 代码练习：检查学生编写的代码，评估学生对数据结构操作的掌握程度。

3. 课后作业：布置相关课后作业，巩固学生对数据结构的理解和应用能力。

4. 小组项目：评估学生在小组项目中的表现，考察学生运用数据结构解决实际问题的能力。

六、数组和链表的实现1. 数组的定义和特点2. 使用Python实现数组及其操作3. 链表的定义和特点4. 使用Python实现链表及其操作七、栈和队列的实现1. 栈的定义和特点2. 使用Python实现栈及其操作3. 队列的定义和特点4. 使用Python实现队列及其操作八、树和图的实现1. 树的基本概念和类型2. 使用Python实现二叉树及其操作3. 图的基本概念和类型4. 使用Python实现图及其操作九、排序和搜索算法的实现1. 排序算法的基本概念和类型2. 使用Python实现常见排序算法（如冒泡排序、选择排序、插入排序等）3. 搜索算法的基本概念和类型4. 使用Python实现常见搜索算法（如深度优先搜索、广度优先搜索、二分搜索等）十、项目实践1. 结合实际问题，设计一个简单的数据结构应用项目2. 分组进行项目开发，引导学生运用所学知识解决实际问题3. 评估学生在项目中的表现，考察学生对数据结构知识的掌握和应用能力教学资源：1. 教案、PPT课件和教学代码示例2. Python编程环境（如PyCharm、VSCode等）3. 编程教材和在线教程4. 网络资源和相关论文教学进度安排：1. 每周安排2-3课时进行理论讲解和代码演示2. 每节课后布置相关的编程练习，巩固所学知识3. 每个章节结束后进行小组讨论和项目实践重点和难点解析一、Python编程环境简介补充说明：介绍Python的简洁明了的语法特点，如动态类型、缩进语法等；详细讲解Python的安装和运行过程；举例说明Python的基本语法规则。

python组合数据结构之列表、元组、字典、集合综合实训组合数据结构是Python中常用的数据结构，包括列表、元组、字典和集合。

每种数据结构都有不同的特点和用途，可以根据需求选择合适的数据结构来存储和操作数据。

1. 列表（List）：列表是有序的可变数据结构，可以存储任意类型的元素。

列表使用方括号 [] 定义，元素之间使用逗号分隔。

例如：list1 = [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']列表可以进行索引（通过位置访问元素）、切片（获取子列表）和迭代等操作。

2. 元组（Tuple）：元组是有序的不可变数据结构，一旦创建后就不能修改。

元组使用圆括号 () 定义，元素之间使用逗号分隔。

例如：tuple1 = (1, 2, 3, 'a', 'b', 'c')元组可以进行索引、切片和迭代等操作，但不能修改元素的值。

3. 字典（Dictionary）：字典是无序的可变数据结构，以键值对的形式存储数据。

键必须是唯一且不可变的，值可以是任意类型。

字典使用花括号{} 定义，键值对使用冒号 : 分隔，键值对之间使用逗号分隔。

例如：dict1 = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}可以通过键来访问和修改字典中的值，还可以使用字典的内置方法处理字典的元素。

4. 集合（Set）：集合是无序且元素唯一的数据结构。

集合使用花括号 {} 或set() 函数定义，元素之间使用逗号分隔。

例如：set1 = {1, 2, 3, 4, 5}集合支持元素的添加、删除和判断是否存在等操作，还可以进行交集、并集、差集的计算。

综合实训：根据需求创建一个学生信息管理系统，使用组合数据结构来存储和操作学生信息。

1 . 3 基本数据类型2 .字符串字符串是 Python 中最常用的数据类型 。可以使用引号(单引号 ， 双引号 ， 三引号)作为界定符来创建字符串。
Str1 = "单引号字符串"
# 使用单引号创建字符串
Str2 = "双引号字符串"
# 使用双引号创建字符串
Str3 = """三引号字符串"""
1 .4 变量与常量2. 常量常量就是程序运行过程中一直不变的量 ， 常量一般使用全大写英文来表示。例如数学中的圆周率PI就是一个常量。import mathmath.pi
1 . 5 标识符与关键字1． 标识符标识符就是程序中用来表示变量 、 函数 、类和其他对象的名称 。Python 的标识符由字母 、数字 、下划线“_ ”组成 ， 但不能以数字开头。
and
一
24 non local25 not
序号
关键字
23
lambda
关键字elifelseexcept
这就是所谓26的关键字。or
序号12 13 14
序号 关键字
2 None
转义字符
意义
转义字符
意义
\a
响铃
\\
反斜杠符号
\b
退格(Backspace)
\"
单引号
\f
换页
\"
双引号
\n
换行
\(在行尾时)
续行符
\r
回车
\0
空字符
\t
横向制表符
\ddd
1到3位八进制数代表的字符
\v
纵向制表符
\xhh
十六进制数代表的字符

裘宗燕，2019/12/22-/10/
栈的应用
栈是算法和程序里最常用的辅助结构，基本用途基于两方面： 用栈可以很方便地保存和取用信息，因此常作为算法或程序里的辅 助存储结构，临时保存信息，供后面的操作使用 利用栈后进先出的特点，可以得到特定的存储和取用顺序 许多实际运用结合了这两方面的特性
配对的原则
遇到的闭括号应该匹配此前遇到的最近的尚未匹配的对应开括号
由于多种/多次/可能嵌套，为检查配对，遇到的开括号必须保存
由于括号可能嵌套，需要逐对匹配，闭括号应与前面最近的尚未有 匹配的开括号匹配，后面括号应与更前面次近的括号匹配
可以删除匹配的括号，为后面的匹配做好准备
后遇到并保存的开括号应该先删除，这就是后进先出，而且要按照出现 顺序，显然应该/可以用一个栈保存开括号
概述
栈和队列保证元素存取之间的时间关系，特点是：
栈是保证缓存元素后进先出（Last In First Out，LIFO）的结构
队列是保证缓存元素的先进先出（先存者先用，First In First Out， FIFO）关系的结构
对于栈和队列，任何时候，下次访问或删除的元素都默认地唯一确定。 只有新的存入或删除（弹出）操作可能改变下次的默认元素
self._elems = [] # 所有栈操作都映射到list操作
def is_empty(self):
return self._elems == []
def top(self):
if self._elems == []:
raise StackUnderflow("in SStack.top()")
return self._elems[-1]

（4）对于集合可以判断集合关系，也可以进行各种集合运算，这些 都是集合所特有的。
根据需要，也可以在集合和列表之间进行相互转换。如果将一个集 合作为参数传入list()函数，则可以返回一个列表对象。
4.4 字典
4.4.1 创建字典
字典就是用花括号括起来的一组“关键字:值”对，每个“关键字: 值”对就是字典中的一个元素或条目。
1. 创建可变集合
创建可变集合的最简单方法是使用逗号分隔一组数据并放在一对花 括号中。
2. 创建不可变集合
不可变集合可以通过调用frozenset()函数来创建，调用格式如下：
frozenset([iterable])
4.3.2 集合的基本操作
1. 传统的集合运算 （1）计算求交集：使用运算符“&”。 （2）计算并集：使用运算符“|”。 （3）计算差集：使用运算符“-”。 （4）计算对称差集：使用运算符“^”。 2. 集合的比较 （1）判断相等：使用运算符“==”。 （2）判断不相等。使用运算符“!=”。 （3）判断真子集：使用运算符“<”。 （4）判断子集：使用运算符“<=”。 （5）判断真超集：使用运算符“>”。 （6）判断超集：使用运算符“>=”。 3. 集合的并入 对于可变集合，可以使用运算符“|=”将一个集合并入另一个集合中。 4. 集合的遍历 使用for循环可以遍历集合中的所有元素。
4.3.3 集合的常用方法（2）
2. 仅适用于可变集合的方法 （1）set1.add(x)：在集合set1中添加元素x。 （2）set1.update(set2, set3, ..., setn)：该方法使用集合set2, set3, ..., setn拆分成单个数据项并添加到集合set1中。 （ 3 ） set1.intersection_update(set2, set3, ..., setn) ： 求 出 集合set1, set2, set3, ..., setn集合的交集并将结果赋值给set1。 （4）set1.difference_update(set2, set3, ..., setn)：求出属 于集合set1但不属于集合set2, set3, ..., setn的元素并将赋值给 set1。 （5）set1.symmetric_difference_update(set2)：求出集合set1和 set2的对称差集并将结果赋值给set1。 （6）set1.remove(x)：从集合set1中删除元素x。 （7）set1.discard(x)：从集合set1中删除元素x。 （8）set1.pop()：该方法从集合set1中弹出一个元素。 （9）set1.clear()：删除集合set1中的所有元素。

Python数据结构之链表详解⽬录0.学习⽬标1.线性表的链式存储结构1.1指针相关概念1.2指针结构1.3结点1.4结点类2.单链表的实现2.1单链表的初始化2.2获取单链表长度2.3读取指定位置元素2.4查找指定元素2.5在指定位置插⼊新元素2.6删除指定位置元素2.7其它⼀些有⽤的操作3.单链表应⽤3.1单链表应⽤⽰例3.2利⽤单链表基本操作实现复杂操作0. 学习⽬标在顺序存储⽅式中，根据数据元素的序号就可随机存取表中任何⼀个元素，但同时在插⼊和删除运算需要移动⼤量的元素，造成算法效率较低。

解决此缺陷的⼀个办法是：对线性表采⽤链式存储⽅式。

在链表存储⽅式中，在逻辑上相邻的数据元素在存储空间中不⼀定相邻，数据元素的逻辑次序是通过链表中指针链接实现的。

本节将介绍链式存储结构的特点以及各种基本操作的实现。

通过本节学习，应掌握以下内容：线性表的链式存储及实现⽅法链表基本操作的实现利⽤链表的基本操作实现复杂算法1. 线性表的链式存储结构链式存储结构⽤于存放线性表中的元素的存储单元在内存中可以是连续的，也可以是零散分布的。

由于线性表中各元素间存在着线性关系，为了表⽰元素间的这种线性关系，链式存储结构中不仅要存储线性表中的元素，还要存储表⽰元素之间逻辑关系的信息。

所以⽤链式存储结构表⽰线性表中的⼀个元素时⾄少需要两部分信息，除了存储每⼀个数据元素值以外，还需存储其后继或前驱元素所在内存的地址。

采⽤链式存储结构表⽰的线性表简称链表 (Linked List)。

1.1 指针相关概念在继续进⾏讲解前，我们⾸先来了解指针的相关概念，以便更好的理解链表。

假设我们需要处理⼀个⼤型数据⽂件，这⼀⽂件已经被读取保持在内存中，当我们在函数间传递⽂件时，并不会直接传递整个⽂件，我们需要创建变量来保存⽂件在内存中的位置，这些变量很⼩，很容易在不同的函数之间传递。

使⽤指针的好处之⼀就是可以⽤⼀个简单的内存地址就可以指向⼀个更⼤的内存地址段。

Python数据结构——散列表散列表的实现常常叫做散列(hashing)。

散列仅⽀持INSERT,SEARCH和DELETE操作，都是在常数平均时间执⾏的。

需要元素间任何排序信息的操作将不会得到有效的⽀持。

散列表是普通数组概念的推⼴。

如果空间允许，可以提供⼀个数组，为每个可能的关键字保留⼀个位置，就可以运⽤直接寻址技术。

当实际存储的关键字⽐可能的关键字总数较⼩时，采⽤散列表就⽐较直接寻址更为有效。

在散列表中，不是直接把关键字⽤作数组下标，⽽是根据关键字计算出下标，这种关键字与下标之间的映射就叫做散列函数。

1.散列函数⼀个好的散列函数应满⾜简单移植散列的假设：每个关键字都等可能的散列到m个槽位的任何⼀个中去，并与其它的关键字已被散列到哪个槽位⽆关。

1.1 通常散列表的关键字都是⾃然数。

1.11 除法散列法通过关键字k除以槽位m的余数来映射到某个槽位中。

hash(k)=k mod m应⽤除法散列时，应注意m的选择，m不应该是2的幂，通常选择与2的幂不太接近的质数。

1.12 乘法散列法乘法⽅法包含两个步骤，第⼀步⽤关键字k乘上常数A(0<A<1),并取出⼩数部分，然后⽤m乘以这个值，再取结果的底(floor)。

hash(k)=floor(m(kA mod 1))乘法的⼀个优点是对m的选择没有什么特别的要求，⼀般选择它为2的某个幂。

⼀般取A=(√5-1)/2=0.618⽐较理想。

1.13 全域散列随机的选择散列函数，使之独⽴于要存储的关键字。

在执⾏开始时，就从⼀族仔细设计的函数中，随机的选择⼀个作为散列函数，随机化保证了没有哪⼀种输⼊会始终导致最坏情况发⽣。

1.2 如果关键字是字符串，散列函数需要仔细的选择1.2.1 将字符串中字符的ASCII码值相加def _hash(key,m):hashVal=0for _ in key:hashVal+=ord(_)return hashVal%m由于ascii码最⼤127，当表很⼤时，函数不会很好的分配关键字。

数据结构经典书籍摘要：一、数据结构的重要性二、数据结构的经典书籍介绍1.《数据结构与算法分析》2.《大话数据结构》3.《数据结构与算法》4.《算法导论》5.《数据结构与算法之美》三、如何选择适合自己的数据结构书籍四、结论正文：数据结构是计算机科学中至关重要的一个领域，掌握数据结构有助于编写高效、可读和可维护的代码。

在众多数据结构书籍中，有几本被广泛认为是经典之作。

本文将介绍其中的五本，并讨论如何选择适合自己的数据结构书籍。

1.《数据结构与算法分析》(Data Structures and Algorithm Analysis in Java)作者：Mark Allen Weiss这本书以Java 语言为例，详细讲述了数据结构和算法的基本概念、原理和实现。

书中包含大量实例和习题，适合初学者入门。

2.《大话数据结构》作者：程云本书采用轻松幽默的语言和丰富的图解，讲解了数据结构的基本原理和常用算法。

内容通俗易懂，适合编程初学者。

3.《数据结构与算法》(Data Structures and Algorithms)作者：Alfred V.Aho, John E.Hopcroft, and Jeffrey D.Ullman这本书是数据结构和算法的经典教材，详细介绍了各种数据结构及其操作，以及排序、查找等基本算法。

内容较为深入，适合已经掌握基本编程技能的读者。

4.《算法导论》(Introduction to Algorithms)作者：Thomas H.Cormen, Charles E.Leiserson, Ronald L.Rivest, and Clifford Stein本书全面讲述了算法设计与分析的基本概念，涵盖了许多经典算法和数据结构。

书中包含大量实例和习题，适合对算法有一定了解的读者深入学习。

5.《数据结构与算法之美》(The Art of Computer Programming, Volume 1: Fundamental Algorithms)作者：Donald E.Knuth本书是计算机编程艺术的卷一，讲述了计算机科学的基本算法。

数据结构（Python版）教学大纲及教案第一章：引言1.1 课程介绍数据结构的重要性Python在数据结构中的应用课程目标和学习内容1.2 数据结构的基本概念什么是数据结构数据的抽象和表示常见数据结构类型1.3 Python编程环境Python安装和配置Python编程基础常用数据类型和操作第二章：线性表2.1 线性表的定义和性质线性表的概念线性表的顺序存储结构线性表的链式存储结构2.2 线性表的基本操作线性表的插入和删除操作线性表的查找和排序操作线性表的常见算法实现2.3 Python中的线性表实现Python列表的使用Python元组的使用Python集合的使用第三章：栈和队列3.1 栈的定义和性质栈的概念栈的顺序存储结构栈的链式存储结构3.2 栈的基本操作栈的入栈和出栈操作栈的应用实例栈的算法实现3.3 队列的定义和性质队列的概念队列的顺序存储结构队列的链式存储结构3.4 队列的基本操作队列的入队和出队操作队列的应用实例队列的算法实现第四章：线性表的拓展4.1 双向链表双向链表的概念双向链表的存储结构双向链表的基本操作4.2 栈和队列的拓展栈的应用拓展队列的应用拓展栈和队列的其他变体4.3 Python中的拓展实现Python中的双向链表实现Python中的栈和队列实现第五章：非线性结构5.1 树的概念和性质树的基本概念树的存储结构树的遍历和操作5.2 常见的树结构二叉树binary search tree（BST）平衡树（AVL树）堆（Heap）5.3图的概念和性质图的基本概念图的存储结构图的遍历和操作5.4 Python中的非线性结构实现Python中的树结构实现Python中的图结构实现第六章：排序算法6.1 排序算法的概念与重要性排序算法的定义排序算法的作用排序算法的分类6.2 内部排序算法冒泡排序选择排序插入排序快速排序归并排序堆排序6.3 外部排序算法外部排序的概念外部排序的策略外部排序的实现6.4 Python中的排序算法实现Python内置的排序函数自定义排序函数第七章：查找算法7.1 查找算法概述查找算法的定义查找算法的作用查找算法的分类7.2 内部查找算法顺序查找二分查找分块查找7.3 哈希查找哈希查找的原理哈希函数的设计哈希冲突的解决方法7.4 Python中的查找算法实现Python内置的查找函数自定义查找函数第八章：树的高级应用8.1 平衡树（AVL树）平衡树的概念平衡树的性质平衡树的插入与删除8.2 红黑树红黑树的概念红黑树的性质红黑树的插入与删除8.3 堆（Heap）堆的概念堆的性质堆的插入与删除8.4 Python中的高级树结构实现Python中的平衡树实现Python中的红黑树实现Python中的堆实现第九章：图的算法9.1 图的算法概述图的算法的作用图的算法的分类9.2 深度优先搜索（DFS）DFS的概念DFS的实现DFS的应用9.3 广度优先搜索（BFS）BFS的概念BFS的实现BFS的应用9.4 最短路径算法迪杰斯特拉算法贝尔曼-福特算法Dijkstra算法A算法9.5 Python中的图算法实现Python内置的图库自定义图算法实现第十章：综合案例与实践10.1 数据结构在实际应用中的重要性数据结构在软件开发中的应用数据结构在数据分析中的应用数据结构在中的应用10.2 综合案例分析案例一：社交网络分析案例二：推荐系统案例三：网络爬虫10.3 实践项目项目一：实现一个简单的链表项目二：实现一个平衡二叉树项目三：实现一个图的搜索算法重点和难点解析重点环节1：线性表的基本概念和性质线性表的定义和特点线性表的顺序存储结构及其操作线性表的链式存储结构及其操作重点环节2：栈和队列的基本概念和性质栈的定义、特点和操作队列的定义、特点和操作栈和队列的典型应用场景重点环节3：线性表的拓展双向链表的结构和操作栈和队列的拓展形式Python中的实现方法和技巧重点环节4：非线性结构树的概念、分类和操作图的概念、分类和操作Python中的非线性结构实现方法重点环节5：排序算法和查找算法常见排序算法的原理和实现常见查找算法的原理和实现算法的时间复杂度和空间复杂度分析重点环节6：树的高级应用平衡树（AVL树）的概念和性质红黑树的概念和性质堆（Heap）的概念和性质Python中的高级树结构实现方法重点环节7：图的算法图的算法分类和应用场景深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的原理和实现最短路径算法的原理和实现Python中的图算法实现方法重点环节8：综合案例与实践数据结构在实际应用中的重要性和作用社交网络分析、推荐系统和网络爬虫等案例的分析和实践实践项目的选题、实现方法和技巧本文主要分析了“数据结构（Python版）”教学大纲及教案中的重点环节，包括线性表、栈和队列、线性表的拓展、非线性结构、排序算法和查找算法、树的高级应用、图的算法以及综合案例与实践。

头歌实践教学平台python的几种数据结构列表及操作答案在头歌实践教学平台的Python课程中，学习者会接触到多种数据结构以及对列表进行的各种操作。

本文将介绍Python中几种常用的数据结构列表，以及它们的基本操作方法。

一、列表(List)列表是Python中最常用的数据结构之一，它是一个有序且可变的集合。

列表的元素可以包含不同的数据类型，如整数、浮点数、字符串等。

列表用方括号([])表示，各元素之间用逗号分隔。

列表的创建方式有两种：1. 直接赋值：```pythonmy_list = [1, 2, 3, "hello", 4.5]```2. 使用list()函数：```pythonmy_list = list(range(1, 6))```列表的基本操作如下：1. 访问列表元素可以通过索引值来访问列表中的元素。

索引值从0开始，正向从左到右，逆向从右到左。

例如，要访问列表中的第一个元素，可以使用`my_list[0]`，要访问最后一个元素，可以使用`my_list[-1]`。

2. 修改列表元素可以通过索引值来修改列表中的元素。

例如，要将列表中的第一个元素修改为10，可以使用`my_list[0] = 10`。

3. 切片操作可以使用切片操作来获取列表的一个子列表。

切片操作使用冒号(:)，语法为`my_list[start:end]`，表示从索引start到索引end-1的元素。

例如，`my_list[1:4]`表示获取列表中第2个到第4个元素。

4. 添加元素可以使用`append()`方法向列表末尾添加一个元素，例如`my_list.append(6)`。

也可以使用`extend()`方法将另一个列表中的元素添加到当前列表的末尾，例如`my_list.extend([7, 8, 9])`。

另外，还可以使用`insert()`方法在指定位置插入一个元素。

5. 删除元素可以使用`del`语句删除列表中的一个元素，例如`del my_list[0]`。