Python高级数据结构简介

一、栈、队列、堆

栈是一种后进先出的数据结构，可以使用列表的append和pop方法简单实现栈的功能。栈常用于函数调用、表达式求值、回溯算法等场景。

队列是一种先进先出的数据结构，可以使用collections模块中的deque实现高效的双端队列。队列适用于任务调度、广度优先搜索、消息传递等需要按顺序处理的场景。

堆是一种特殊的树形数据结构，通过heapq模块实现最小堆。堆能够快速访问和删除最小元素，常用于优先级队列、Top K问题、堆排序等算法中。

二、链表、树、图

链表由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。在Python中需要自定义类来实现单向链表、双向链表或循环链表，适用于需要频繁插入删除的场景。

树是一种分层数据结构，包括二叉树、二叉搜索树、平衡树等变体。树结构需要自定义实现，用于文件系统、数据库索引、决策算法等层次化数据组织。

图由顶点和边组成，表示对象之间的关系网络。图的实现相对复杂，通常需要借助networkx等第三方库，应用于社交网络、路径规划、推荐系统等领域。

三、哈希表

哈希表是字典的底层实现原理，通过哈希函数将键映射到数组的特定位置。哈希表提供平均情况下常数时间复杂度的查找、插入和删除操作。Python使用开放寻址法解决哈希冲突，并通过动态扩容维持性能。哈希表的高效性使其成为Python中最重要和常用的数据结构之一。