数据结构

数据结构的概念很好理解，就是用来将数据组织在一起的结构。换句话说，数据结构是用来存储一系列关联数据的东西。在Python中有四种内建的数据结构，分别是List、Tuple、Dictionary以及Set。大部分的应用程序不需要其他类型的数据结构，但若是真需要也有很多高级数据结构可供选择，例如Collection、Array、Heapq、Bisect、Weakref、Copy以及Pprint。本文将介绍这些数据结构的用法，看看它们是如何帮助我们的应用程序的。

关于四种内建数据结构的使用方法很简单，并且网上有很多参考资料，因此本文将不会讨论它们。

1. Collections

collections模块包含了内建类型之外的一些有用的工具，例如Counter、defaultdict、OrderedDict、deque以及nametuple。其中Counter、deque以及defaultdict是最常用的类。

1.1 Counter()

如果你想统计一个单词在给定的序列中一共出现了多少次，诸如此类的操作就可以用到Counter。来看看如何统计一个list中出现的item次数：

若要统计一个list中不同单词的数目，可以这么用：

如果需要对结果进行分组，可以这么做：

以下的代码片段找出一个字符串中出现频率最高的单词，并打印其出现次数。

1.2 Deque

Deque是一种由队列结构扩展而来的双端队列(double-ended queue)，队列元素能够在队列两端添加或删除。因此它还被称为头尾连接列表(head-tail linked list)，尽管叫这个名字的还有另一个特殊的数据结构实现。

Deque支持线程安全的，经过优化的append和pop操作，在队列两端的相关操作都能够达到近乎O(1)的时间复杂度。虽然list也支持类似的操作，但是它是对定长列表的操作表现很不错，而当遇到pop(0)和insert(0, v)这样既改变了列表的长度又改变其元素位置的操作时，其复杂度就变为O(n)了。

来看看相关的比较结果：