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第 4 章：核心数据结构 — Python 的四大金刚
"Data dominates. If you've chosen the right data structures and organized things well, the algorithms will almost always be self-evident." Rob Pike
列表、元组、字典和集合是 Python 日常编程的核心。选对数据结构，代码会更短、更快，也更容易读。
📖 本章内容
1. list 动态数组
list 底层是动态数组，适合按顺序存储、随机访问和尾部追加。
python
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print(fruits[0]) # apple，正索引
print(fruits[-1]) # cherry，负索引
fruits[1] = "blueberry"
fruits.append("date")
fruits.insert(0, "avocado")
fruits.extend(["fig", "grape"])
fruits.remove("cherry")
popped = fruits.pop()
del fruits[0]
print("apple" in fruits)
print(fruits.index("apple"))
print(fruits.count("apple"))切片
python
nums = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print(nums[2:5]) # [2, 3, 4]
print(nums[:3]) # [0, 1, 2]
print(nums[7:]) # [7, 8, 9]
print(nums[::2]) # [0, 2, 4, 6, 8]
print(nums[::-1]) # 反转
nums[2:5] = [20, 30, 40]
nums[2:5] = []
nums[2:2] = [99]排序
python
numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9]
numbers.sort()
numbers.sort(reverse=True)
words = ["banana", "Apple", "cherry"]
print(sorted(words, key=str.lower))
students = [("Alice", 95), ("Bob", 87), ("Charlie", 72)]
print(sorted(students, key=lambda item: item[1], reverse=True))2. tuple 不可变序列
tuple 适合表示不可变记录，常用于函数多返回值、字典键、坐标等场景。
python
point = (3, 4)
x, y = point
name, age, city = ("Alice", 30, "Beijing")
def min_max(values: list[int]) -> tuple[int, int]:
return min(values), max(values)
lo, hi = min_max([3, 1, 9, 2])3. dict 哈希表
dict 是键值映射，查找、插入和删除的平均复杂度都是 O(1)。Python 3.7 起，字典保证插入顺序。
python
person = {"name": "Alice", "age": 30}
print(person["name"])
print(person.get("email", "未设置"))
person["city"] = "Beijing"
person.update({"age": 31, "job": "Engineer"})
age = person.pop("age")
for key, value in person.items():
print(key, value)
dict1 = {"a": 1}
dict2 = {"b": 2}
merged = dict1 | dict2defaultdict 与 Counter
python
from collections import Counter, defaultdict
word_count = defaultdict(int)
for word in ["apple", "banana", "apple"]:
word_count[word] += 1
counter = Counter("mississippi")
print(counter.most_common(2))4. set 集合
set 适合去重、成员判断和集合运算。
python
numbers = {1, 2, 3, 3}
print(numbers) # {1, 2, 3}
valid_roles = {"admin", "editor", "viewer"}
print("admin" in valid_roles)
a = {1, 2, 3}
b = {3, 4, 5}
print(a | b) # 并集
print(a & b) # 交集
print(a - b) # 差集
print(a ^ b) # 对称差集5. collections 模块
python
from collections import ChainMap, Counter, defaultdict, deque
queue = deque(["a", "b"])
queue.append("c")
queue.appendleft("start")
queue.pop()
queue.popleft()
groups = defaultdict(list)
for name, department in [("Alice", "R&D"), ("Bob", "R&D"), ("Cindy", "HR")]:
groups[department].append(name)
counter = Counter(["python", "java", "python"])
defaults = {"theme": "light", "page_size": 20}
user_config = {"theme": "dark"}
config = ChainMap(user_config, defaults)
print(config["theme"])
print(config["page_size"])6. 数据结构选择指南
| 需求 | 推荐结构 |
|---|---|
| 保持顺序、频繁尾部追加 | list |
| 不可变记录 | tuple |
| 键值映射 | dict |
| 去重、成员判断 | set |
| 双端队列 | collections.deque |
| 计数 | collections.Counter |
| 分组 | collections.defaultdict(list) |
代码示例
最佳实践
- 用
dict.get(key, default)处理可能不存在的键。 - 用
set做大量成员判断，避免在列表里反复in。 - 不要在遍历列表时删除元素，先构造新列表。
- 需要队列时优先用
deque，不要用list.pop(0)。 - 空集合必须写
set()，{}是空字典。
常见陷阱
python
matrix = [[0] * 3] * 3 # 三行引用同一个列表
matrix[0][0] = 1
print(matrix) # [[1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]]
matrix = [[0] * 3 for _ in range(3)]
matrix[0][0] = 1
print(matrix) # [[1, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]练习题
- 统计一段文本中每个单词出现的次数。
- 实现一个最近访问记录，只保留最近 5 条。
- 给定用户列表，按部门分组。
参考资源
下一步
你已经掌握了 Python 的核心数据结构。接下来学习字符串处理和文件操作。