Python数据结构之单链表详解

本文实例为大家分享了Python数据结构之单链表的具体代码,供大家参考,具体内容如下

# 节点类
class Node():
  __slots__=['_item','_next'] # 限定Node实例的属性
  def __init__(self,item):
    self._item = item
    self._next = None # Node的指针部分默认指向None
  def getItem(self):
    return self._item
  def getNext(self):
    return self._next
  def setItem(self,newitem):
    self._item = newitem
  def setNext(self,newnext):
    self._next=newnext

# 单链表
class SingleLinkedList():
  def __init__(self):
    self._head = None #初始化链表为空 始终指向链表的头部
    self._size = 0 # 链表大小

  # 返回链表的大小
  def size(self):
    current = self._head
    count = 0
    while current != None:
      count += 1
      current = current.getNext()
    return count

  # 遍历链表
  def travel(self):
    current = self._head
    while current != None:
      print(current.getItem())
      current = current.getNext()
  # 检查链表是否为空
  def isEmpty(self):
    return self._head == None

  # 在链表前端添加元素
  def add(self,item):
    temp = Node(item) # 创建新的节点
    temp.setNext(self._head) # 新创建的next指针指向_head
    self._head = temp # _head指向新创建的指针

  # 在链表尾部添加元素
  def append(self,item):
    temp = Node(item)
    if self.isEmpty():
      self._head = temp # 若为空表就直接插入
    else:
      current = self._head
      while current.getNext() != None:
        current = current.getNext() # 遍历列表
      current.setNext(temp) # 此时current为链表最后的元素,在末尾插入

  # 检索元素是否在链表中
  def search(self,item):
    current = self._head
    founditem = False
    while current != None and not founditem:
      if current.getItem() == item:
        founditem = True
      else:
        current = current.getNext()
    return founditem

  # 索引元素在表中的位置
  def index(self,item):
    current = self._head
    count = 0
    found = None
    while current != None and not found:
      count += 1
      if current.getItem() == item:
        found = True
      else:
        current = current.getNext()
    if found:
      return count
    else:
      return -1 # 返回-1表示不存在

  # 删除表中的某项元素
  def remove(self,item):
    current = self._head
    pre = None
    while current!=None:
      if current.getItem() == item:
        if not pre:
          self._head = current.getNext()
        else:
          pre.setNext(current.getNext())
        break
      else:
        pre = current
        current = current.getNext()

  # 在链表任意位置插入元素
  def insert(self,pos,item):
    if pos <= 1:
      self.add(item)
    elif pos > self.size():
      self.append(item)
    else:
      temp = Node(item)
      count = 1
      pre = None
      current = self._head
      while count < pos:
        count += 1
        pre = current
        current = current.getNext()
      pre.setNext(temp)
      temp.setNext(current)

if __name__=='__main__':
  a=SingleLinkedList()
  for i in range(1,10):
    a.append(i)
  print('链表的大小',a.size())
  a.travel()
  print(a.search(6))
  print(a.index(5))
  a.remove(4)
  a.travel()
  a.insert(4,100)
  a.travel()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

时间: 2017-09-11

Python单链表简单实现代码

本文实例讲述了Python单链表简单实现代码.分享给大家供大家参考,具体如下: 用Python模拟一下单链表,比较简单,初学者可以参考参考 #coding:utf-8 class Node(object): def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class NodeList(object): def __init__(self, node): self.head = node self.head.next = No

浅谈Python单向链表的实现

链表由一系列不必在内存中相连的结构构成,这些对象按线性顺序排序.每个结构含有表元素和指向后继元素的指针.最后一个单元的指针指向NULL.为了方便链表的删除与插入操作,可以为链表添加一个表头. 删除操作可以通过修改一个指针来实现. 插入操作需要执行两次指针调整. 1. 单向链表的实现 1.1 Node实现 每个Node分为两部分.一部分含有链表的元素,可以称为数据域:另一部分为一指针,指向下一个Node. class Node(): __slots__=['_item','_next'] #限定N

Python实现的数据结构与算法之链表详解

本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之链表.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一.概述 链表(linked list)是一组数据项的集合,其中每个数据项都是一个节点的一部分,每个节点还包含指向下一个节点的链接. 根据结构的不同,链表可以分为单向链表.单向循环链表.双向链表.双向循环链表等.其中,单向链表和单向循环链表的结构如下图所示: 二.ADT 这里只考虑单向循环链表ADT,其他类型的链表ADT大同小异.单向循环链表ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口: ① SinCycLin

Python单链表的简单实现方法

本文实例讲述了Python单链表的简单实现方法,分享给大家供大家参考.具体方法如下: 通常来说,要定义一个单链表,首先定义链表元素:Element.它包含3个字段: list:标识自己属于哪一个list datum:改元素的value next:下一个节点的位置 具体实现代码如下: class LinkedList(object): class Element(object): def __init__(self,list,datum,next): self._list = list self.

python单链表实现代码实例

链表的定义:链表(linked list)是由一组被称为结点的数据元素组成的数据结构,每个结点都包含结点本身的信息和指向下一个结点的地址.由于每个结点都包含了可以链接起来的地址信息,所以用一个变量就能够访问整个结点序列.也就是说,结点包含两部分信息:一部分用于存储数据元素的值,称为信息域:另一部分用于存储下一个数据元素地址的指针,称为指针域.链表中的第一个结点的地址存储在一个单独的结点中,称为头结点或首结点.链表中的最后一个结点没有后继元素,其指针域为空. python单链表实现代码: 复制代码

python数据结构之链表详解

数据结构是计算机科学必须掌握的一门学问,之前很多的教材都是用C语言实现链表,因为c有指针,可以很方便的控制内存,很方便就实现链表,其他的语言,则没那么方便,有很多都是用模拟链表,不过这次,我不是用模拟链表来实现,因为python是动态语言,可以直接把对象赋值给新的变量. 好了,在说我用python实现前,先简单说说链表吧.在我们存储一大波数据时,我们很多时候是使用数组,但是当我们执行插入操作的时候就是非常麻烦,看下面的例子,有一堆数据1,2,3,5,6,7我们要在3和5之间插入4,如果用数组,我

Python数据结构与算法之列表(链表,linked list)简单实现

Python 中的 list 并不是我们传统(计算机科学)意义上的列表,这也是其 append 操作会比 insert 操作效率高的原因.传统列表--通常也叫作链表(linked list)--通常是由一系列节点(node)来实现的,其每一个节点(尾节点除外)都持有一个指向下一个节点的引用. 其简单实现: class Node: def __init__(value, next=None): self.value = value self.next = next 接下来,我们就可使用链表的结构来

Python数据结构与算法之链表定义与用法实例详解【单链表、循环链表】

本文实例讲述了Python数据结构与算法之链表定义与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 本文将为大家讲解: (1)从链表节点的定义开始,以类的方式,面向对象的思想进行链表的设计 (2)链表类插入和删除等成员函数实现时需要考虑的边界条件, prepend(头部插入).pop(头部删除).append(尾部插入).pop_last(尾部删除) 2.1 插入: 空链表 链表长度为1 插入到末尾 2.2 删除 空链表 链表长度为1 删除末尾元素 (3)从单链表到单链表的一众变体: 带尾节点的单链表

Python数据结构与算法之图结构(Graph)实例分析

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图结构(Graph).分享给大家供大家参考,具体如下: 图结构(Graph)--算法学中最强大的框架之一.树结构只是图的一种特殊情况. 如果我们可将自己的工作诠释成一个图问题的话,那么该问题至少已经接近解决方案了.而我们我们的问题实例可以用树结构(tree)来诠释,那么我们基本上已经拥有了一个真正有效的解决方案了. 邻接表及加权邻接字典 对于图结构的实现来说,最直观的方式之一就是使用邻接列表.基本上就是针对每个节点设置一个邻接列表.下面我们来实现一个最简

C++数据结构与算法之反转链表的方法详解

本文实例讲述了C++数据结构与算法之反转链表的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 算法概述:要求实现将一条单向链表反转并考虑时间复杂度. 算法分析: 数组法(略): 将列表元素逐个保存进数组,之后再逆向重建列表 点评:实现逻辑最简单,需要额外的内存开销. 移动指针: 通过三个指针逐个从链表头开始逐一反转链表元素的指针 点评:不需要额外的内存开销,会改变原始链表. 递归: 以递归的方式首先找到链表尾部,再逐一反转指针 点评:不需要额外的内存开销,不会改变原始链表. 算法实现: 构建链表结构 /

Python数据结构与算法之图的基本实现及迭代器实例详解

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的基本实现及迭代器.分享给大家供大家参考,具体如下: 这篇文章参考自<复杂性思考>一书的第二章,并给出这一章节里我的习题解答. (这书不到120页纸,要卖50块!!,一开始以为很厚的样子,拿回来一看,尼玛.....代码很少,给点提示,然后让读者自己思考怎么实现) 先定义顶点和边 class Vertex(object): def __init__(self, label=''): self.label = label def __repr__(sel

Python数据结构与算法之常见的分配排序法示例【桶排序与基数排序】

本文实例讲述了Python数据结构与算法之常见的分配排序法.分享给大家供大家参考,具体如下: 箱排序(桶排序) 箱排序是根据关键字的取值范围1~m,预先建立m个箱子,箱排序要求关键字类型为有限类型,可能会有无限个箱子,实用价值不大,一般用于基数排序的中间过程. 桶排序是箱排序的实用化变种,其对数据集的范围,如[0,1) 进行划分为n个大小相同的子区间,每一个子区间为一个桶,然后将n非记录分配到各桶中.因为关键字序列是均匀分布在[0,1)上的,所以一般不会有很多记录落入同一个桶中. 以下的桶排序方

详解python数据结构和算法

1.删除序列相同元素并保持顺序 如果仅仅就是想消除重复元素,通常可以简单的构造一个集合,利用集合之间元素互不相同的特性就可以消除重复,但是这种方法生成的结果中元素的位置会被打乱.下面是我们的解决方案: def dedupe(items, key=None): seen = set() for item in items: val = item if key is None else key(item) if val not in seen: yield item seen.add(val) 主要

Python数据结构与算法(几种排序)小结

Python数据结构与算法(几种排序) 数据结构与算法(Python) 冒泡排序 冒泡排序(英语:Bubble Sort)是一种简单的排序算法.它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端. 冒泡排序算法的运作如下: 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大(升序),就交换他们两个. 对每一对相邻元素作同样的工作,从

Python数据结构与算法之二叉树结构定义与遍历方法详解

本文实例讲述了Python数据结构与算法之二叉树结构定义与遍历方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 先序遍历,中序遍历,后序遍历 ,区别在于三条核心语句的位置 层序遍历  采用队列的遍历操作第一次访问根,在访问根的左孩子,接着访问根的有孩子,然后下一层 自左向右一一访问同层的结点 # 先序遍历 # 访问结点,遍历左子树,如果左子树为空,则遍历右子树, # 如果右子树为空,则向上走到一个可以向右走的结点,继续该过程 preorder(t): if t: print t.value preorde

Python数据结构与算法之字典树实现方法示例

本文实例讲述了Python数据结构与算法之字典树实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: class TrieTree(): def __init__(self): self.root = {} def addNode(self,str): # 树中每个结点(除根节点),包含到该结点的单词数,以及该结点后面出现字母的键 nowdict = self.root for i in range(len(str)): if str[i] not in nowdict: # 发现新的组合方式 nowdi