重要数据结构——list,tuple,set,dict-创新互联
基本特性和创建对比：
列表：
可变的，可重复的，有序的 ，线性的
列表个体称为元素，元素可以是任一对象
一定均匀分配每个元素的内存存储空间，因为它靠偏移量来搜索元素，列表中存放的都是数据的内存地址，而不是数据，真正的数据存放在其他地方。- 列表创建：
lst= list()
lst = []
lst =list(iterable) >>> lst = list(range(5))
lst = [2, 6, 9, 'ab']
元组：
不可变，可重复的，有序的，只读的（没有增删改查）
元组个体称为元素，元素可以是任一对象
对于不需要修改的序列，我们最好将其定义为元组。（因为元组的结构相比列表更简单，所以它比列表更加节省内存空间）
- 元组创建：
t = () , t=tuple()：创建一个空的元组
t = tuple(range(1,7,2)) ：可迭代对象iteratable
t = (1,) ：创建一个元素的元组注意要有个逗号
t = (1,2,3) 6 , t =(2,3,4)+(4,5,6,7) , t = t3：元组是不可修改的，但是这里的乘号和加号表示生成一个新的元组
集合（set）:
可变的，无序的，不可重复的
有序才是线性的，无序不是线性的。set集合的元素是不可以索引的，因为set是无序的。但是set是可以迭代，这就是为什么可索引的一定是可迭代的，但是可迭代的不一定是可索引的。
set的元素必须可以hash的。
只要是不可变类型的数据结构都是可hash的（hashable），具体如下：
数值型int、float、complex
布尔型True、False
字符串string、bytes
tuple
None：空值也是可以hash的，因为它是一个常量，不可变。
为什么说可变类型的数据结构不可hash呢？因为只要数据一变，hash后的key也会跟着变。这对以hash值为索引依据的set集合而言是不可接受的，需要频繁的维护hash表。得不偿失。
- set创建：
s=set()：创建一个空的集合（注意：s = {}是创建字典）
s = set{range(1,7,2)} ：可迭代对象iteratable
s= {(2,3),23,"w",[23,4]} ：错的！！ list不可hash。
字典：
可变的，无序的，key值不重复
字典是key：value键值对的数据集合
创建字典的时候一定要注意，key一定要是可hash的数据结构，否者会抛出TypeError的异常。
- 字典创建：
d = dict() 或者d = {} ：创建一个空字典 (d=dict(er =34) 对的 d={er=34}错的)
dict(iterable, **kwarg)：使用可迭代对象和name，value对构造字典，不过可迭代对象的每一个元素都必须是一个二元结构
d = {'a':10, 'b':20, 'c':None, 'd':[1,2,3]}：直接穷举法
字典元素的访问：
d[key]：返回key对应的值value，key如果不存在则抛出KeyError异常
get(key[, default])：返回key对应的值value，但是如果key不存在则返回缺省值，如果没有设置缺省值就返回None
setdefault(key[, default])：如果key存在，返回key对应的值value。如果key不存在，则添加key：value对，value为default，并返回default，如果default没有设置，缺省为None，一定要注意setdefault不能够修改key的value，当key存在时，它只是返回key的value，并不会修改key的值。
增删改查对比：
list:
增加和修改:
append(object) ：在列表尾部追加元素，它是就地修改列表。append的时间复杂度是O(1)，因为它是在列表的尾部追加元素的，新追加的元素不会影响旧元素的内存地址，因此它是高效的。
列表推导式：[i for i in range(10)]。
[1]10：运算符重载。
insert(index, object)：在指定索引index处插入元素object，它也是就地修改列表，因此返回值也是None，这也就意味着没有新的列表产生。它的时间复杂度是O(n)，因为在列表中间插入新的元素，那么该元素后面的老元素将会全部会被往后挪动一个地址空间，所以它的效率是低下的，也应该尽量少用，否者影响代码效率。
extend(iteratable) ：就地修改，将可迭代对象的元素追加进来，返回None，时间复杂度同样是O(n)
(+) ：连接操作，将两个列表连接起来，产生一个新的列表，原列表不变。加号两边的数据类型一定要一致，否者就会抛出TypeError异常。+号非常的占用内存空间。因此每使用一次加号，就相当于生成了一个新的对象，并且在内存中新开辟一段地址空间用于保存该对象。一旦加号使用量大了，那么这个过程就会反复重现，快速消耗内存。(x)：重复操作，称为”运算符重载“，将列表中的每个元素重复n次，产生一个新的列表，原列表不变。注意:如果列表中的元素是“复杂类型（引用类型）”，即其他的数据结构类型，那么重复的只是内存地址，而不是真正的数据，并且重复的多个内存地址都是指向同一个数据。如果列表的元素是“单值（数字、字符串）”，则重复的就是数据本身，而不是内存地址。**
删除:：
remove(value) ：就地修改，。从左至右查找第一个匹配value的值，移除该元素，和count、index一样，remove的时间复杂度也是O(n)的，原理一样，因为它同样需要遍历列表，从列表中先找到value，之后才能够remove。pop([index]) ：不指定索引index时，就从列表尾部弹出一个元素，并将该元素返回给调用者。
clear() ：清空列表的所有元素，剩下一个空列表。，能不用clear就不用，尽量少用。
set:
- 增加:
add(elem)：就地修改，增加一个元素到set中，如果增加的元素已经在集合中存在，则什么都不做。
update(*others)：就地修改，将一个可迭代的序列合并到set集合中来，参数others必须是可迭代对象 - 删除:
remove(elem)：就地修改，从set中移除一个元素，若元素不存在，会抛出KeyError异常。
discard(elem)：就地修改，从set中移除一个元素，与remove不同的是，如果元素不存在则什么都不做。没有返回值（即返回值为None）
pop()：就地修改，随机移除集合中的某个元素，并返回该移除的元素。注意pop函数不能够接收参数，否者报语法错误。如果是空集合，则返回KeyError异常
clear()：就地修改，移除集合中的所有元素。 - 修改和查询
- set集合不提供元素修改方法：
set集合中是不提供元素修改的方法的，对于一个集合，要么删除，要么加入新的元素，没必要修改元素。（因为集合元素是不重复的）
set集合也不提供元素查询方法：
因为set集合是非线性的数据结构，无法索引（计算机内部还是通过hash key线性索引的，只不过对人来说是无序的。）但是可以使用for循环遍历迭代显示所有元素。因为set集合也是可迭代对象。
dict:
增加和修改:
d[key] = value：就地修改，如果key存在，则将key对应的值修改为value，如果key不存在则添加新的key：value对。
update([other])：就地修改，使用另一个字典的key：value对来更新本字典，如果key不存在，就添加，key存在，则覆盖已经存在的key对应的值。- 删除:
pop(key[, default])：如果key存在，移除它，并返回它的value，key不存在，返回指定的default值，若default未设置，并且key不存在，则抛出KeyError异常
popitem()：随机移除并返回一个键值对，当字典为empty时，抛出KeyError异常
clear()：清空字典。
del语句：del是语句，而不是函数，因此使用del删除变量名时，一定要注意不要使用括号del()。del语句的作用就是用来删除变量名的，它并没有真正的删除数据，它的作用实际上就是在内存中减少一个数据的引用计数，python不提供给用户直接删除垃圾的方法，而是由GC删除垃圾。
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文章标题：重要数据结构——list,tuple,set,dict-创新互联
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