Класс 4: Структуры данных

В этом классе мы рассмотрим некоторые встроенные в Python структуры данных, а затем перейдем к работе с массивами и матрицами. Затем мы рассмотрим создание и использование пользовательских структур данных, прежде чем закончить практическим упражнением по реализации структуры данных хэш-таблицы в Python.

Обзор встроенных структур данных

Python предоставляет несколько встроенных структур данных, которые широко используются в программировании. К ним относятся списки, кортежи, наборы и словари.

Списки — это изменяемые упорядоченные последовательности элементов. Они могут содержать элементы любого типа и могут быть изменены путем добавления или удаления элементов.

Кортежи — это неизменяемые упорядоченные последовательности элементов. Они похожи на списки, но не могут быть изменены после создания.

Наборы — это неупорядоченные наборы уникальных элементов. Их можно использовать для таких операций, как объединение, пересечение и разность.

Словари — это неупорядоченные наборы пар ключ-значение. Они используются для хранения и извлечения данных на основе ключей, а не индексов.

Работа с массивами и матрицами

Массивы и матрицы являются важными структурами данных в научных вычислениях и анализе данных. В Python мы можем работать с массивами и матрицами, используя библиотеку NumPy.

NumPy предоставляет объект многомерного массива, который можно использовать для эффективного хранения больших массивов числовых данных и управления ими. Массивы NumPy однородны и могут содержать только элементы одного типа данных.

Создание и использование пользовательских структур данных

В дополнение к встроенным структурам данных в Python мы также можем создавать и использовать свои собственные структуры данных. Они могут использоваться для представления сложных типов данных и могут быть адаптированы для удовлетворения конкретных требований.

Чтобы создать пользовательскую структуру данных в Python, мы можем определить новый класс, который инкапсулирует необходимые данные и операции. Затем можно создать экземпляр класса для создания новых экземпляров структуры данных.

Практика: реализация структуры данных хеш-таблицы в Python

Хеш-таблица — это структура данных, которая позволяет хранить и извлекать значения на основе ключа. Хеш-таблица работает, вычисляя хэш ключа, который представляет собой целочисленное значение, представляющее ключ. Это целочисленное значение затем используется в качестве индекса в массиве, который содержит значения, связанные с ключами.

Чтобы реализовать хэш-таблицу в Python, вы можете начать с создания класса для хэш-таблицы, который инициализирует массив фиксированного размера. Размер массива будет зависеть от количества элементов, которые вы планируете хранить в хеш-таблице.

class HashTable:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.table = [None] * size

Далее вам нужно определить хеш-функцию, которая вычисляет хэш заданного ключа. Есть много способов реализовать хэш-функцию, но один из распространенных методов — использовать встроенную функцию hash() в Python, а затем применить операцию по модулю, чтобы ограничить результат диапазоном индексов в массиве.

def hash_func(self, key):
    return hash(key) % self.size

После определения хэш-функции вы можете добавить в класс HashTable метод для вставки пары ключ-значение в таблицу. Этот метод сначала вычисляет хэш ключа, а затем использует этот индекс для доступа к соответствующей записи в массиве. Если запись None, создается новый связанный список для хранения пар ключ-значение. В противном случае он ищет ключ в связанном списке и обновляет значение, если оно уже существует, или добавляет новый узел в конец списка, если его нет.

def insert(self, key, value):
    index = self.hash_func(key)
    if self.table[index] is None:
        self.table[index] = LinkedList()
    node = self.table[index].find(key)
    if node is None:
        self.table[index].append(key, value)
    else:
        node.value = value

Класс LinkedList — это еще одна пользовательская структура данных, которую вам нужно будет определить для этой реализации. Он должен поддерживать базовые операции, такие как добавление узлов в конец списка, поиск узла с заданным ключом и обновление значения узла.

Наконец, вы можете добавить в класс HashTable метод для получения значения на основе ключа. Этот метод также вычисляет хэш ключа, чтобы найти индекс в массиве, а затем ищет ключ в связанном списке по этому индексу.

def get(self, key):
    index = self.hash_func(key)
    if self.table[index] is None:
        return None
    node = self.table[index].find(key)
    if node is None:
        return None
    else:
        return node.value

В целом, реализация хеш-таблицы в Python может быть сложным, но полезным упражнением в структурах данных и алгоритмах. С помощью этой реализации вы можете эффективно хранить и извлекать пары ключ-значение, что делает его полезным инструментом для многих приложений.