9.python内置数据--列表核心操作

1.列表list的性质:

  • 一个队列,一个排列整齐的队伍,有序的
  • 列表内的个体称作元素,由若千元素组成列表
  • 元素可以是任意对象(数字、字符串、对象、列表等)
  • 列表内元素有顺序,可以使用索引
  • 线性的数据结构
  • 使用 [ ] 表示
  • 列表是可变的,可增加可减少
  • 列表list、链表、queue、stack的差异,链表不一定是线性的,不能使用索引;queue是队列,先进先出后进先出等;stack是后进先出的队列。

2.定义和初始化:

 1 >>> lst = list()
 2 >>> lst
 3 []
 4 >>> lst = []
 5 >>> lst
 6 []
 7 # 空列表
 8 >>> list(range(5))
 9 [0,1,2,3,4]
10 # list(可迭代),比如说range()

3.列表的索引访问:

  • 索引,即下标。正索引:从左到右,从0开始,为列表中每一个元素编号;负索引:从右到左,从-1开始。
  • 正负索引不可以越界,否则会引发异常IndexError。
  • 为了方便理解,可以认为列表是从左至右排列的,左边是头部,右边是尾部,左边是下界,右边是上界。
  • 列表通过索引访问。list[index],index就是索引,list[5]即表示访问列表中的第6个元素。

4.列表查询:

  • index(value,[start,[stop]]):value是给出的值,一般是从左到右的顺序从指定区间查找列表内的元素是否匹配,如果该列表中有多个相同的value,匹配到第一个value值就立即返回索引;匹配不到的话就抛出异常ValueError。
    • 例子:list=[‘a‘,7,9,7],list.index(2)的结果是1,list.index(7)的结果是2。可以看出是从左到右的查找顺序,注意正索引是从0开始的。list.index(2,2)这个语句是什么意思呢?第一个2是value,是想要寻找的数值,第二个2则是start,是指定区间的开始,从例子上看,也就是从索引为2的list中寻找2,list中索引为2的value是第一个7,从第一个7开始从左往右查询,那么第5个数才是要寻找的value,即list.index(2,2)的值为4。
  • count(value):例子:list=[‘a‘,7],list.count(9)的结果是1,list.count(7)的结果是2,这个是统计列表中value个数的。
  •  时间复杂度O(n):一个列表有随即的n个元素,要统计count()某一个元素的个数时,需要将该列表中的所有元素遍历一遍,所消耗的时间为O(n)。O(1)是最理想的,效率最高。列表规模越大,效率越低下。
  • 计数器:该如何知道一个列表的长度呢?即如何知道列表中有多少个元素?最直接的办法就是将列表遍历一次,统计个数,但是这样的话,如果有成千上万个元素的话,效率会非常低下。在这里数据结构在建立列表时,会有一个计数器来单独统计列表中元素的个数,每当该列表增减元素时,该计数器会相应的加减,想要查询该列表的长度,直接调用该计数器即可,这里时间复杂度就达到了所谓的O(1),效率非常高。
    • 内置函数len():例子:list=[‘a‘,7],len(list)的结果是6,表示该列表中共有6个元素。

5.列表元素修改:

  • list[index] = value,索引不要越界。
  • 元素增加:append(object) ->None
    • 列表尾部追加元素,返回None。list=[‘a‘,7],list.append(10),list就变成了[‘a‘,10]
    • None表示没有新的列表产生,就地修改,当前的列表发生变化
    • 时间复杂度是O(1)
  • 元素插入:insert(index,object) ->None
    • 在指定的索引index处插入元素object。list=[‘a‘,7],list.insert(3,‘b‘),在list索引为3的位置(即元素9前面)插入一个元素b,list就变成了[‘a‘,‘b‘,7]
    • None表示没有新的列表产生,就地修改,当前的列表发生变化
    • 时间复杂度是O(1)
    • 插入时候越界问题:超越上界,尾部追加。list.insert(100,‘b‘),list为[‘a‘,‘b‘];超越下界,头部追加。list.insert(-100,‘b‘),list为[‘b‘,‘a‘,7]

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