PYTHON 数据结构 – 元组()-python

发表于： 11月 30, 2022 11月 30, 2022
分类：编程
标签： python

PYTHON 数据结构 – 元组()

1.1 数据结构

一般常用的有数组(Array)，集合(Set)，列表(List)，队列(Queue)，链表(Linkedlist)，树(Tree)，堆(Heap)，栈(Stack)，字典(Dictionary)

Python中数据结构主要有序列，集合，字典。

1.2 序列

序列是一种可迭代的，元素有顺序，可以重复出现的数据结构，序列可以通过索引访问；序列包括列表，字符串，字节串，元组等。

对于索引，切片与字符串笔记中相同，不再记录。

1.2.1 通用函数

len(序列）长度(即元素的个数)
>>> a =(1,2,3,4,5)
>>> len(a)
5
max(序列）最大值
元素如整数，字符串按编码进行求值
>>> a = (1,2,3,4,5)
>>> max(a)
5
min(序列) 最小值
元素如整数，字符串按编码进行求值
>>> a = (1,2,3,4,5)
>>> min(a)
1

1.3 元组

元组类似于数组，元组本身一旦定义是不可变的（即不能添加，删除其中的元素）,元组里的元素类型可以是不同的（与数组有区别）。

数据类型：tuple

优点：

可以更安全地保护数据
增加程序执行速度

1.3.1 创建元组

通过()创建多元素元组

# a = (元素1，元素2， ...)

>>> a = ('张三','男',100,100,90)
>>> print(a)
('张三', '男', 100, 100, 90)

只有一个元素的创建方法

>>> a = ('hello')
>>> a
'hello'  # 发现结果不是元组，是一个字符串，()相当于运算优先级的作用了。

>>> a = ('hello',)  # 加一个逗号
>>> a
('hello',)

用tuple函数创建

# tuple(序列)
>>> tuple(a)
('h', 'e', 'l', 'l', 'o')
>>>
>>> a = [1,2,3,4]
>>> tuple(a)
(1, 2, 3, 4)

创建空元组

>>> a = ()
>>> b = tuple()
>>> a,b
((), ())

1.3.2 访问元组

可以通过索引的方式访问，也可以通过切片的方式访问

>>> a = (1,2,3,4)
>>> a[0]
1
>>> a[1:3]
(2, 3)

1.3.3 元组解包

把元组的元素值，赋值给变量。

>>> num = (1,2,3)
>>> a,b,c = num  # 把1，2，3 赋值给a,b,c (注意：元素个数和变量个数对应)
>>> print(a,b,c)
1 2 3

>>> num = (1,2,3,4,5)
>>> a,*b,c = num  # 如果个数不对应，可以用*var接收部分数据
>>> print(a,b,c)
1 [2, 3, 4] 5


>>> num=(1,2,3,4)
>>> a,_,b,_ = num  # 对于不需要的元素，可以用_接收，约定不取这个元素（本质上赋值给_了）
>>> print(a,b,_)
1 3 4

1.3.4 遍历元组

# 用for的一般遍历
# 循环一次，取出下一个
num = (1, 2, 3, 4, 5)
for item in num:
    print(item) # 依次打印1,2,3,4,5


# 带索引的遍历
num = (1, 2, 3, 4, 5)
for n, item in enumerate(num):  # n, item就是解包
    print(n,item)

1.3.5 删除元组

元组本身是不可变的，不支持修改，但可以删除整个元组。

>>> num = (1,2,3)
>>> del num
>>> num

1.3.6 元组的 +, * 运算

元组的运算是合并两个元组，创建一个新元组。

>>> a = (1,2,3)
>>> b = (4,5,6)
>>> c = a + b
>>> c
(1, 2, 3, 4, 5, 6)

元组的运算是重复元组，创建一个新元组。

>>> a = (1,2)
>>> a * 3
(1, 2, 1, 2, 1, 2)

1.3.7 用zip打包成元组

zip把多个序列，按列打包成元组。想像成一个二维表格，按列组成元组的元素。

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = [7,8,9]

d = zip(a,b,c)
print(tuple(d)) # ((1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9))

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