Python必背：各大数据结构特点及对比

大家好！今天给大家分享Python中各大数据结构的特点及对比，帮助大家更好地理解和使用这些数据结构。以下是主要内容：

1.字符串（str）

可变性：不可变

有序性：有序

元素特性：由字符组成，字符可重复

定义符号：使用单引号'或双引号"定义

使用场景：文本处理、格式化输出等

2.列表（list）

可变性：可变

有序性：有序

元素特性：元素可重复，类型灵活

定义符号：使用方括号[]定义

使用场景：动态数据集合，频繁修改或有序存储

3.元组（tuple）

可变性：不可变

有序性：有序

元素特性：元素可重复，类型灵活

定义符号：使用圆括号()定义

性能：比列表更轻量，创建和访问速度更快

使用场景：存储固定数据，如坐标、配置参数等

4.字典（dict）

可变性：可变

有序性：Python 3.7及以后版本按插入顺序有序

元素特性：键唯一且不可变，值可重复

定义符号：使用花括号{}或dict()定义

性能：查找、插入、删除操作的时间复杂度均为O(1)

使用场景：快速查找键值对，如用户信息存储

5.有序字典（OrderedDict）

可变性：可变

有序性：严格按插入顺序维护顺序

元素特性：与字典相同，键唯一且不可变

定义符号：使用OrderedDict()定义

使用场景：需要严格顺序的键值对场景，如日志记录、配置顺序

6.集合（set）

可变性：可变

有序性：无序

元素特性：元素唯一且不可重复，必须是不可变类型

定义符号：使用花括号{}或set()定义

性能：查找、插入、删除操作的时间复杂度均为O(1)

使用场景：去重、成员检测、集合运算

7.不可变集合（frozenset）

可变性：不可变

有序性：无序

元素特性：与集合相同，元素唯一且不可变

定义符号：使用frozenset()定义

使用场景：可作为字典的键或集合的元素

总结： 这些数据结构各有特点，适用于不同的场景。理解它们的特性和使用场景，可以帮助我们更高效地编写Python代码。

希望这篇笔记对大家有所帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。记得点赞、收藏和关注哦！