学好Python，必须熟练掌握的几种数据结构【文末送书】
导读
伟大先辈尼古拉斯·沃斯曾这样说过：程序=数据结构+算法，这在程序员界堪称经典的公式，其意义不亚于物理学界中的E=mc2。实际上，其意在阐明编程的核心在于掌握数据结构与算法！如果把一名优秀的程序员比作武林高手，那么数据结构即为招式，算法则是内功，二者缺一不可。当下，Python语言非常火热，学好Python就必须掌握好这些数据结构的常用用法。
python提供了多种数据结构可供选择，除了全局的列表、字典、集合和元组4个基本类型外，collections模块提供了一些定制化的数据结构集合类数据结构，array和heapq模块则分别提供了数组和堆数据结构，本文就这4种类型加以分别介绍。
本文所指数据结构特指容器类数据结构，不包含int、str、boolean等单数据类型。
python全局内置的容器类数据结构主要有4种：分别是列表（list）、字典（dict）、集合（set）和元组（tuple），这个排名先后顺序也基本代表了使用频率，尤其是列表和字典，堪称是python中的万能数据结构，其简单而强大的接口、灵活多变的推导式用法，注定了二者可以满足大部分场景使用需求。其中：
list的最大特点是支持多种类型的元素（包括嵌套其他数据结构），且支持灵活的切片操作，再辅以强大的列表推导式，必须熟练掌握；
dict的最大特点是以键值对形式保存数据，提供了O（1）复杂度的查找和插入操作，在某些要求计算效率的场景下尤为好用；
set某种程度上可看做是仅有key的dict结构，其底层也是哈希实现，元素间具有无序特性。最为便捷的是，set提供了数学意义上的集合操作，例如交、并、补和差集等，这在某些场景下颇为奏效；
tuple在python中是略显鸡肋的一种数据结构，与list的唯一区别在于tuple是不可变类型，所以不支持元素的插入、更改和删除操作。当然，某些场景下，tuple的不可变特性也具有一些好的用法，例如防止对只读数据的误编辑、作为字典的key（list因其可变性，所以不能作为字典的key）
更为完整的4种通用数据结构可以参考历史文章：Simple is better than complex——python中4大数据结构常用接口简介!
在掌握了内置的4大通用数据结构之后，如果习惯于刷LeetCode等平台的算法题，那么就一定会用到collections模块，这堪称是一个装B炫酷的神技。
在collections内置的9种数据结构中，个人使用最为频繁的当属其中的3种，分别是：
Counter，计数器。继承自dict数据结构，接收一个可迭代对象或字典类型，统计所有元素及其出现的次数，且统计元素保留迭代对象中元素出现的先后顺序，并将元素及其计数值存储为key：value值。这里，计数可以是任何整数值，包括0和负数。常用的结果处理方法包括：most_common()，统计出现次数最多的元素及次数、结果集合的加减交并等操作，其中most_common是最为常用的方法；
defaultdict：默认字典。也是继承自dict数据结构，与通用dict的最大区别在于默认字典的value自带初始化数据类型，例如defaultdict(int)表示默认value为整数0的字典结构，defaultdict(list)则表示默认value为列表的字典结构，虽说只是增加了一个初始化的操作，但却节省了待查找key值是否存在及相应初始化操作，还是非常方便的；
deque：双端队列。学习数据结构中必然会涉及到栈和队列，其中栈意味着后入先出，而队列则是先入先出，二者分别在某些场景下有着非常高效的操作。由于栈的实现完全可由普通列表实现，而队列则不然（用列表简单实现队列时并不能保证O(1)的入列和出列）。实际上，deque是一个基于链表实现的双端队列，并且提供了与普通列表高度相近的方法名，例如pop()，popleft()，append()，appendleft()，extend()和extendleft()，由名字即可联想其使用。但其一个缺点是不支持切片，毕竟是底层基于链表实现的数据结构。在广度优先遍历算法中，个人习惯使用deque。
关于这3种好用的数据结构，更为详尽的使用和实战详见Python的内置容器不止有list/dict/set/tuple！
在其他语言中，array基本上是非常常用的数据结构，但由于python语言的动态特性，不同数据类型也可以混搭，所以list这种万金油般的存在便占尽了风头。但也不得不承认的一个事实是，list数据结构效率并不高。为此，当list中所有数据类型一致时，尤其是全为数值型元素时，选用array实际上是更为明智的选择。
python提供了专用的array模块，该模块提供了array方法，接收一个数据类型和一个可迭代对象完成初始化操作。实际上，array的方法接口几乎沿用了列表的接口思想，包括元素的增加和减少，甚至函数名称都较为相近，例如都有切片操作和append/pop/remove接口等。其与list的主要区别在于：
array 和list均为序列类型，占用连续内存空间，但array更为紧凑，且所有元素类型必须相同；
list支持嵌套复杂数据结构，而array不支持。实际上，array支持的类型字符包括b, B, u, h, H, i, I, l, L, q, Q, f or d
list接口更为丰富，操作方法更为灵活（包括列表推导式），但array操作效率更高
然而，论操作简便其不如list，论功能强大则又输于numpy，实际上个人除了学习一下array之外，真的就没再用过了……
一般而言，学过数据结构之后总要学些算法，而在众多算法之中，排序可谓是最为基础却又相当经典的算法场景之一。而在学习排序算法时，总会遇到一种叫做堆排序的算法，其理想情况下可以实现与归并排序、快速排序相同的算法复杂度——O(nlogn)，主要得益于其特定的数据结构：堆。具体又分为大顶堆和小顶堆，其实本质是一样的。
虽然长的像棵树，但堆的底层其实就是一个数组。
抛却堆的具体实现不说，堆的应用场景其实也是较为受限的，最为擅长的当属寻找TOPK，当K=1时则可循环实现排序的过程，具体可参考历史文章python排序算法。所以这也注定了堆数据结构中最为常用的方法包括：
heapify，将一个列表按堆的方式重新组织存储
heappop，从堆中弹出一个元素，并保持堆的特性
heappush，向堆中加入一个元素，并保持堆的特性
nlargest，返回n个最大值（大顶堆）
nsmallest，返回n个最小值（小顶堆）
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