数据结构作为计算机基础的必修内容，也是很多大型互联网企业面试的必考题。可想而知，它在计算机领域的重要性。
然而很多计算机专业的同学，都仅仅是了解数据结构的相关理论，却无法用代码实现各种数据结构。
栈
class Stack(object):
def __init__(self, limit=10):
self.stack = [] #存放元素
self.limit = limit #栈容量极限
def push(self, data): #判断栈是否溢出
if len(self.stack) >= self.limit:
print('StackOverflowError')
pass
self.stack.append(data)
def pop(self):
if self.stack:
return self.stack.pop()
else:
raise IndexError('pop from an empty stack') #空栈不能被弹出
def peek(self): #查看堆栈的最上面的元素
if self.stack:
return self.stack[-1]
def is_empty(self): #判断栈是否为空
return not bool(self.stack)
def size(self): #返回栈的大小
return len(self.stack)单链表
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class Node:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.next = None
class Linked_List:
def __init__(self):
self.head = None
def initlist(self,data_list): #链表初始化函数
self.head=Node(data_list[0]) #创建头结点
temp=self.head
for i in data_list[1:]: #逐个为 data 内的数据创建结点, 建立链表
node=Node(i)
temp.next=node
temp=temp.next
def is_empty(self): #判断链表是否为空
if self.head.next==None:
print("Linked_list is empty")
return True
else:
return False
def get_length(self): #获取链表的长度
temp=self.head #临时变量指向队列头部
length=0 #计算链表的长度变量
while temp!=None:
length=length+1
temp=temp.next
return length #返回链表的长度
def insert(self,key,value): #链表插入数据函数
if key<0 or key>self.get_length()-1:
print("insert error")
temp=self.head
i=0
while i<=key: #遍历找到索引值为 key 的结点后, 在其后面插入结点
pre=temp
temp=temp.next
i=i+1
node=Node(value)
pre.next=node
node.next=temp
def print_list(self): #遍历链表，并将元素依次打印出来
print("linked_list:")
temp=self.head
new_list=[]
while temp is not None:
new_list.append(temp.data)
temp=temp.next
print(new_list)
def remove(self,key): #链表删除数据函数
if key<0 or key>self.get_length()-1:
print("insert error")
i=0
temp=self.head
while temp !=None: #遍历找到索引值为 key 的结点
pre=temp
temp=temp.next
i=i+1
if i==key:
pre.next=temp.next
temp=None
return True
pre.next=None
def reverse(self): #将链表反转
prev = None
current = self.head
while current:
next_node = current.next
current.next = prev
prev = current
current = next_node
self.head = prev双链表
class Node(object):
# 双向链表节点
def __init__(self, item):
self.item = item
self.next = None
self.prev = None
class DLinkList(object):
# 双向链表
def __init__(self):
self._head = None
def is_empty(self):
# 判断链表是否为空
return self._head == None
def get_length(self):
# 返回链表的长度
cur = self._head
count = 0
while cur != None:
count=count+1
cur = cur.next
return count
def travel(self):
# 遍历链表
cur = self._head
while cur != None:
print(cur.item)
cur = cur.next
print("")
def add(self, item):
# 头部插入元素
node = Node(item)
if self.is_empty():
# 如果是空链表，将_head指向node
self._head = node
else:
# 将node的next指向_head的头节点
node.next = self._head
# 将_head的头节点的prev指向node
self._head.prev = node
# 将_head 指向node
self._head = node
def append(self, item):
# 尾部插入元素
node = Node(item)
if self.is_empty():
# 如果是空链表，将_head指向node
self._head = node
else:
# 移动到链表尾部
cur = self._head
while cur.next != None:
cur = cur.next
# 将尾节点cur的next指向node
cur.next = node
# 将node的prev指向cur
node.prev = cur
def search(self, item):
# 查找元素是否存在
cur = self._head
while cur != None:
if cur.item == item:
return True
cur = cur.next
return False
def insert(self, pos, item):
# 在指定位置添加节点
if pos <= 0:
self.add(item)
elif pos > (self.length()-1):
self.append(item)
else:
node = Node(item)
cur = self._head
count = 0
# 移动到指定位置的前一个位置
while count < (pos-1):
count += 1
cur = cur.next
# 将node的prev指向cur
node.prev = cur
# 将node的next指向cur的下一个节点
node.next = cur.next
# 将cur的下一个节点的prev指向node
cur.next.prev = node
# 将cur的next指向node
cur.next = node
def remove(self, item):
# 删除元素
if self.is_empty():
return
else:
cur = self._head
if cur.item == item:
# 如果首节点的元素即是要删除的元素
if cur.next == None:
# 如果链表只有这一个节点
self._head = None
else:
# 将第二个节点的prev设置为None
cur.next.prev = None
# 将_head指向第二个节点
self._head = cur.next
return
while cur != None:
if cur.item == item:
# 将cur的前一个节点的next指向cur的后一个节点
cur.prev.next = cur.next
# 将cur的后一个节点的prev指向cur的前一个节点
cur.next.prev = cur.prev
break
cur = cur.next队列（链表形式实现）
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class Node(object):
def __init__(self,elem,next=None):
self.elem = elem #表示对应的元素值
self.next=next #表示下一个链接的链点
class Queue(object):
def __init__(self):
self.head = None #头部链点为 None
self.rear = None #尾部链点为 None
def is_empty(self):
return self.head is None #判断队列是否为空
def enqueue(self, elem):
p = Node(elem) #初始化一个新的点
if self.is_empty():
self.head = p #队列头部为新的链点
self.rear = p #队列尾部为新的链点
else:
self.rear.next = p #队列尾部的后继是这个新的点
self.rear =p #然后让队列尾部指针指向这个新的点
def dequeue(self):
if self.is_empty(): #判断队列是否为空
print('Queue_is_empty') #若队列为空，则退出 dequeue 操作
else:
result = self.head.elem #result为队列头部元素
self.head = self.head.next #改变队列头部指针位置
return result #返回队列头部元素
def peek(self):
if self.is_empty(): #判断队列是否为空
print('NOT_FOUND') #为空则返回 NOT_FOUND
else:
return self.head.elem #返回队列头部元素
def print_queue(self):
print("queue:")
temp=self.head
myqueue=[] #暂时存放队列数据
while temp is not None:
myqueue.append(temp.elem)
temp=temp.next
print(myqueue)队列（数组形式实现）
class Queue():
def __init__(self):
self.entries = [] #表示队列内的参数
self.length = 0 #表示队列的长度
self.front=0 #表示队列头部位置
def enqueue(self, item):
self.entries.append(item) #添加元素到队列里面
self.length = self.length + 1 #队列长度增加 1
def dequeue(self):
self.length = self.length - 1 #队列的长度减少 1
dequeued = self.entries[self.front] #队首元素为dequeued
self.front-=1 #队首的位置减少1
self.entries = self.entries[self.front:] #队列的元素更新为退队之后的队列
return dequeued
def peek(self):
return self.entries[0] #直接返回队列的队首元素二叉树
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class Node(object):
def __init__(self,item):
self.item=item #表示对应的元素
self.left=None #表示左节点
self.right=None #表示右节点
def __str__(self):
return str(self.item) #print 一个 Node 类时会打印 __str__ 的返回值
class Tree(object):
def __init__(self):
self.root=Node('root') #根节点定义为 root 永不删除，作为哨兵使用。
def add(self,item):
node = Node(item)
if self.root is None: #如果二叉树为空，那么生成的二叉树最终为新插入树的点
self.root = node
else:
q = [self.root] # 将q列表，添加二叉树的根节点
while True:
pop_node = q.pop(0)
if pop_node.left is None: #左子树为空则将点添加到左子树
pop_node.left = node
return
elif pop_node.right is None: #右子树为空则将点添加到右子树
pop_node.right = node
return
else:
q.append(pop_node.left)
q.append(pop_node.right)
def get_parent(self, item):
if self.root.item == item:
return None # 根节点没有父节点
tmp = [self.root] # 将tmp列表，添加二叉树的根节点
while tmp:
pop_node = tmp.pop(0)
if pop_node.left and pop_node.left.item == item: #某点的左子树为寻找的点
return pop_node #返回某点，即为寻找点的父节点
if pop_node.right and pop_node.right.item == item: #某点的右子树为寻找的点
return pop_node #返回某点，即为寻找点的父节点
if pop_node.left is not None: #添加tmp 元素
tmp.append(pop_node.left)
if pop_node.right is not None:
tmp.append(pop_node.right)
return None
def delete(self, item):
if self.root is None: # 如果根为空，就什么也不做
return False
parent = self.get_parent(item)
if parent:
del_node = parent.left if parent.left.item == item else parent.right # 待删除节点
if del_node.left is None:
if parent.left.item == item:
parent.left = del_node.right
else:
parent.right = del_node.right
del del_node
return True
elif del_node.right is None:
if parent.left.item == item:
parent.left = del_node.left
else:
parent.right = del_node.left
del del_node
return True
else: # 左右子树都不为空
tmp_pre = del_node
tmp_next = del_node.right
if tmp_next.left is None:
# 替代
tmp_pre.right = tmp_next.right
tmp_next.left = del_node.left
tmp_next.right = del_node.right
else:
while tmp_next.left: # 让tmp指向右子树的最后一个叶子
tmp_pre = tmp_next
tmp_next = tmp_next.left
# 替代
tmp_pre.left = tmp_next.right
tmp_next.left = del_node.left
tmp_next.right = del_node.right
if parent.left.item == item:
parent.left = tmp_next
else:
parent.right = tmp_next
del del_node
return True
else:
return False字典树
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class TrieNode:
def __init__(self):
self.nodes = dict() # 构建字典
self.is_leaf = False
def insert(self, word: str):
curr = self
for char in word:
if char not in curr.nodes:
curr.nodes[char] = TrieNode()
curr = curr.nodes[char]
curr.is_leaf = True
def insert_many(self, words: [str]):
for word in words:
self.insert(word)
def search(self, word: str):
curr = self
for char in word:
if char not in curr.nodes:
return False
curr = curr.nodes[char]
return curr.is_leaf堆
class heap(object):
def __init__(self):
#初始化一个空堆，使用数组来在存放堆元素，节省存储
self.data_list = []
def get_parent_index(self,index):
#返回父节点的下标
if index == 0 or index > len(self.data_list) -1:
return None
else:
return (index -1) >> 1
def swap(self,index_a,index_b):
#交换数组中的两个元素
self.data_list[index_a],self.data_list[index_b] = self.data_list[index_b],self.data_list[index_a]
def insert(self,data):
#先把元素放在最后，然后从后往前依次堆化
#这里以大顶堆为例，如果插入元素比父节点大，则交换，直到最后
self.data_list.append(data)
index = len(self.data_list) -1
parent = self.get_parent_index(index)
#循环，直到该元素成为堆顶，或小于父节点（对于大顶堆)
while parent is not None and self.data_list[parent] < self.data_list[index]:
#交换操作
self.swap(parent,index)
index = parent
parent = self.get_parent_index(parent)
def removeMax(self):
#删除堆顶元素，然后将最后一个元素放在堆顶，再从上往下依次堆化
remove_data = self.data_list[0]
self.data_list[0] = self.data_list[-1]
del self.data_list[-1]
#堆化
self.heapify(0)
return remove_data
def heapify(self,index):
#从上往下堆化，从index 开始堆化操作 (大顶堆)
total_index = len(self.data_list) -1
while True:
maxvalue_index = index
if 2*index +1 <= total_index and self.data_list[2*index +1] > self.data_list[maxvalue_index]:
maxvalue_index = 2*index +1
if 2*index +2 <= total_index and self.data_list[2*index +2] > self.data_list[maxvalue_index]:
maxvalue_index = 2*index +2
if maxvalue_index == index:
break
self.swap(index,maxvalue_index)
index = maxvalue_index