Python常用列表数据结构小结

本文汇总了Python列表list一些常用的对象方法，可供初学者参考或查询，具体如下：

1.list.append(x)

把元素x添加到列表的结尾，相当于a[len(a):] =[x]，代码如下：

>>> a=[1,2,3,4,5]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> a.append(-2)
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, -2]

2. list.extend(L)

将一个列表中的所有元素都添加到另一个列表中，相当于 a[len(a):] = L，代码如下：

>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, -2]
>>> L=[5,9,7]
>>> L
[5, 9, 7]
>>> a.extend(L)
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, -2, 5, 9, 7]

3. list.insert(i,x)

将元素x，插到索引号i之前，代码如下：

>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, -2, 5, 9, 7]
>>> a.insert(0,-3)
>>> a
[-3, 1, 2, 3, 4, 5, -2, 5, 9, 7]
>>> a.insert(len(a),10)
>>> a
[-3, 1, 2, 3, 4, 5, -2, 5, 9, 7, 10]

4. list.remove(x)

删除元素x（第一次出现的），代码如下：

>>> a
[-3, 1, 2, 3, 4, 5, -2, 5, 9, 7, 10]
>>> a.append(1)
>>> a
[-3, 1, 2, 3, 4, 5, -2, 5, 9, 7, 10, 1]
>>> a.remove(1)
>>> a
[-3, 2, 3, 4, 5, -2, 5, 9, 7, 10, 1]

5. list.count(x)

计算元素x出现的次数，代码如下：

>>> a
[-3, 2, 3, 4, 5, -2, 5, 9, 7, 10, 1]
>>> a.count(3)
1

6. list.sort()

对列表元素进行排序，代码如下：

>>> a.sort()
>>> a
[-3, -2, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 7, 9, 10]

7. list.reverse()

倒排列表中元素，代码如下：

>>> a
[-3, -2, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 7, 9, 10]
>>> a.reverse()
>>> a
[10, 9, 7, 5, 5, 4, 3, 2, 1, -2, -3]

8. list.index(x)

返回表中第一个出现值为x的索引，代码如下：

>>> a
[10, 9, 7, 5, 5, 4, 3, 2, 1, -2, -3]
>>> a.index(9)
1

9. list.pop(i)

从列表指定位置i删除元素，并将此元素返回，若未指定位置则删除列表最后一位元素，并将此元素返回。代码如下：

>>> a
[10, 9, 7, 5, 5, 4, 3, 2, 1, -2, -3]
>>> a.pop(0)
10
>>> a
[9, 7, 5, 5, 4, 3, 2, 1, -2, -3]
>>> a.pop()
-3
赞 (0)

相关推荐

  • python数据结构树和二叉树简介

    一.树的定义 树形结构是一类重要的非线性结构.树形结构是结点之间有分支,并具有层次关系的结构.它非常类似于自然界中的树.树的递归定义:树(Tree)是n(n≥0)个结点的有限集T,T为空时称为空树,否则它满足如下两个条件:(1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点:(2)其余的结点可分为m(m≥0)个互不相交的子集Tl,T2,-,Tm,其中每个子集本身又是一棵树,并称其为根的子树(Subree). 二.二叉树的定义 二叉树是由n(n≥0)个结点组成的有限集合.每个结点最多有两个子树的有序树

  • Python中列表、字典、元组、集合数据结构整理

    本文详细归纳整理了Python中列表.字典.元组.集合数据结构.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 列表: 复制代码 代码如下: shoplist = ['apple', 'mango', 'carrot', 'banana'] 字典: 复制代码 代码如下: di = {'a':123,'b':'something'} 集合: 复制代码 代码如下: jihe = {'apple','pear','apple'} 元组: 复制代码 代码如下: t = 123,456,'hello' 1.列表 空

  • python数据结构之二叉树的遍历实例

    遍历方案   从二叉树的递归定义可知,一棵非空的二叉树由根结点及左.右子树这三个基本部分组成.因此,在任一给定结点上,可以按某种次序执行三个操作:   1).访问结点本身(N)   2).遍历该结点的左子树(L)   3).遍历该结点的右子树(R) 有次序:   NLR.LNR.LRN 遍历的命名 根据访问结点操作发生位置命名:NLR:前序遍历(PreorderTraversal亦称(先序遍历))  --访问结点的操作发生在遍历其左右子树之前.LNR:中序遍历(InorderTraversal)

  • Python常见数据结构详解

    本文详细罗列归纳了Python常见数据结构,并附以实例加以说明,相信对读者有一定的参考借鉴价值. 总体而言Python中常见的数据结构可以统称为容器(container).而序列(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

  • python数据结构之二叉树的建立实例

    先建立二叉树节点,有一个data数据域,left,right 两个指针域 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf - 8 - *- class TreeNode(object): def __init__(self, left=0, right=0, data=0):        self.left = left        self.right = right        self.data = data 复制代码 代码如下: class BTree(object):

  • python实现bitmap数据结构详解

    python实现bitmap数据结构详解

    bitmap是很常用的数据结构,比如用于Bloom Filter中:用于无重复整数的排序等等.bitmap通常基于数组来实现,数组中每个元素可以看成是一系列二进制数,所有元素组成更大的二进制集合.对于Python来说,整数类型默认是有符号类型,所以一个整数的可用位数为31位. bitmap实现思路 bitmap是用于对每一位进行操作.举例来说,一个Python数组包含4个32位有符号整型,则总共可用位为4 * 31 = 124位.如果要在第90个二进制位上操作,则要先获取到操作数组的第几个元素,

  • python学习数据结构实例代码

    在学习python的过程中,用来练习代码,并且复习数据结构的 #coding:utf-8 #author:Elvis class Stack(object): def __init__(self, size=8): self.stack = [] self.size = size self.top = -1 def is_empty(self): if self.top == -1: return True else: return False def is_full(self): if sel

  • Python常用列表数据结构小结

    本文汇总了Python列表list一些常用的对象方法,可供初学者参考或查询,具体如下: 1.list.append(x) 把元素x添加到列表的结尾,相当于a[len(a):] =[x],代码如下: >>> a=[1,2,3,4,5] >>> a [1, 2, 3, 4, 5] >>> a.append(-2) >>> a [1, 2, 3, 4, 5, -2] 2. list.extend(L) 将一个列表中的所有元素都添加到另一个列

  • python三种数据结构及13种创建方法总结

    python三种数据结构及13种创建方法总结

    目录 字符串的3种创建方式 列表的5种创建方式 字典的5种创建方式 Python常用的数据结构,有如下几种.但是我们用的最多的,还是字符串.列表.字典这3种. 其实学习任何一门编程语言,最基础的就是学习它的数据结构. 字符串的3种创建方式 ① 单引号(' '),创建字符串 a = 'I am a student' print(a) 结果如下: ② 双引号(" "),创建字符串 b = "I am a teacher" print(b) 结果如下: ③ 续3个单引号或

  • python中常用的数据结构介绍

    python中常用的数据结构介绍

    栈 # 使用List作为栈 stack = [3, 4, 5] # 入栈 stack.append(6) # 出栈 val = stack.pop() # 栈定元素 val = stack[-1] 队列 队列是FIFO, 但是List对于First Out效率不够高.通常用双端队列Deque来实现队列 Deque的特点是,两端添加和删除都是O(1)的时间复杂度 from collections import deque queue = deque(["Eric", "John

  • Python常用数据类型之列表使用详解

    目录 1.常用数据结构之列表 2.定义和使用列表 2.1列表的运算符 2.2列表元素的遍历 3.列表的方法 3.1添加和删除元素 3.2元素位置和次数 3.3元素排序和反转 4.列表的生成式 5.嵌套的列表 总结 1.常用数据结构之列表 我们先给大家一个编程任务,将一颗色子掷6000次,统计每个点数出现的次数.这个任务对大家来说应该是非常简单的,我们可以用1到6均匀分布的随机数来模拟掷色子,然后用6个变量分别记录每个点数出现的次数,相信大家都能写出下面的代码. import random f1

  • Python常用数据结构和公共方法技巧总结

    Python常用数据结构和公共方法技巧总结

    目录 1. 列表 1.1 列表的定义 1.2 列表常用操作 1.3 循环遍历 1.4 应用场景 2. 元组 2.1 元组的定义 2.2 元组常用操作 2.3 循环遍历 2.4 应用场景 3. 字典 3.1 字典的定义 3.2 字典常用操作 3.3 循环遍历 3.4 应用场景 4. 字符串 4.1 字符串的定义 4.2 字符串的常用操作 1) 判断类型 2) 查找和替换 3) 大小写转换 4) 文本对齐 5) 去除空白字符 6) 拆分和连接 4.3 字符串的切片 4.4 字符串的格式化输出 5.

  • python常用数据结构元组详解

    python常用数据结构元组详解

    目录 Tuple 元组 元组的定义和使用 元组常用方法 index(item) count(item):返回某个元素出现的次数 元组解包 元组与列表 Tuple 元组 元组的定义和使用 元组的定义: 元组是有序的不可变对象集合 元组使用小括号包围,各个对象之间使用逗号分隔 元组是异构的,可以包含多种数据类型 元组使用:创建 创建: --使用逗号分隔 --通过小括号填充元素 --通过构造方法tuple(iterable)-----iterable:可迭代对象 --注意:单元素元组,逗号不可或缺 #

  • python常用数据结构集合详解

    python常用数据结构集合详解

    目录 set集合 集合定义与使用 集合常用方法 add() update() remove() discard() pop() clear() 集合运算 交集运算 并集运算 差集运算 集合推导式 set集合 集合定义与使用 集合定义: --无序的唯一对象集合 --用大括号{}包围,对象相互之间使用逗号分隔 --集合是动态的,可以随时添加或删除元素 --集合是异构的,可以包含不同类型的数据 集合使用:创建 创建: --通过使用{}填充元素 --通过构造方法set() --通过集合推导式 # 集合使

  • 浅谈python中列表、字符串、字典的常用操作

    列表操作如此下: a = ["haha","xixi","baba"] 增:a.append[gg] a.insert[1,gg] 在下标为1的地方,新增 gg 删:a.remove(haha) 删除列表中从左往右,第一个匹配到的 haha del a.[0] 删除下标为0 对应的值 a.pop(0) 括号里不写内容,默认删除最后一个,写了,就删除对应下标的内容 改:a.[0] = "gg" 查:a[0] a.index(&q

  • Python中列表、字典、元组数据结构的简单学习笔记

    列表 列表是Python中最具灵活性的有序集合对象类型.与字符串不同的是,列表可以包含任何类型的对象:数字.字符串甚至其他列表.列表是可变对象,它支持原地修改的操作. Python的列表是: 任意对象的有序集合 通过偏移读取 可变长度.异构以及任意嵌套 属于可变序列的分类 对象引用数组(列表中的存储的是对象的引用,而不是对象的拷贝) 实际应用中的列表 >>基本列表操作 由于列表是序列,它支持很多与字符串相同的操作.列表对"+"和"*"操作的响应与字符串很

随机推荐