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一、列表
1.1列表的抽象数据类型
列表是项的集合，其中每个项保持相对于其他项的相对位置。无序列表的结构是项的集合，其中每个项保持相对于其他项的相对位置。下面给出了一些可能的无序列表操作。
- List() 创建一个新的空列表。它不需要参数，并返回一个空列表。
- add(item) 向列表中添加一个新项。它需要 item 作为参数，并不返回任何内容。假定该 item 不在列表中。
- remove(item) 从列表中删除该项。它需要 item 作为参数并修改列表。假设项存在于列表中。
- search(item) 搜索列表中的项目。它需要 item 作为参数，并返回一个布尔值。
- isEmpty() 检查列表是否为空。它不需要参数，并返回布尔值。
- size（）返回列表中的项数。它不需要参数，并返回一个整数。
- append(item) 将一个新项添加到列表的末尾，使其成为集合中的最后一项。它需要 item 作为参数，并不返回任何内容。假定该项不在列表中。
- index(item) 返回项在列表中的位置。它需要 item 作为参数并返回索引。假定该项在列表中。
- insert(pos，item) 在位置 pos 处向列表中添加一个新项。它需要 item 作为参数并不返回任何内容。假设该项不在列表中，并且有足够的现有项使其有 pos 的位置。
- pop() 删除并返回列表中的最后一个项。假设该列表至少有一个项。
- pop(pos) 删除并返回位置 pos 处的项。它需要 pos 作为参数并返回项。假定该项在列表中。
1.2有序列表的抽象数据类型
有序列表的列表类型。例如，如果上面所示的整数列表是有序列表（升序），则它可以写为 17,26,31,54,77和93。由于 17 是最小项，它占据第一位置。同样，由于 93 是最大的，它占据最后的位置。
有序列表的结构是项的集合，其中每个项保存基于项的一些潜在特性的相对位置。排序通常是升序或降序，并且我们假设列表项具有已经定义的有意义的比较运算。许多有序列表操作与无序列表的操作相同。
- OrderedList() 创建一个新的空列表。它不需要参数，并返回一个空列表。
- add(item) 向列表中添加一个新项。它需要 item 作为参数，并不返回任何内容。假定该 item 不在列表中。
- remove(item) 从列表中删除该项。它需要 item 作为参数并修改列表。假设项存在于列表中。
- search(item) 搜索列表中的项目。它需要 item 作为参数，并返回一个布尔值。
- isEmpty() 检查列表是否为空。它不需要参数，并返回布尔值。
- size（）返回列表中的项数。它不需要参数，并返回一个整数。
- index(item) 返回项在列表中的位置。它需要 item 作为参数并返回索引。假定该项在列表中。
- pop() 删除并返回列表中的最后一个项。假设该列表至少有一个项。
- pop(pos) 删除并返回位置 pos 处的项。它需要 pos 作为参数并返回项。假定该项在列表中。
2.列表的python实现
2.1实现无序列表：链表
#链表
class Node(object):
def __init__(self, data, nextNode = None ):
self.data = data
self.nextNode = nextNode
def getData(self):
return self.data
def setData(self, newdata):
self.data = newdata
def getNext(self):
return self.nextNode
def setNext(self, newNext):
self.nextNode = newNext
class unorderedList(object):
def __init__(self, head = None):
self.head = head
def isEmpty(self):
return self.head == None
def add(self, data):
newNode = Node(data)
newNode.setNext(self.head)
self.head = newNode
def size(self) :
current = self.head
count = 0
while current != None:
count += 1
current = current.getNext () #
return count
def search(self, newdata):
current = self.head
found = False
while not found and current != None:
data = current.getData()
if newdata == data:
found = True
else:
current = current.getNext()
return found
def remove(self, newdata):
current = self.head
previous = None
found = False
while not found :
data = current.getData()
if data == newdata:
found = True
else:
previous = current
current = current.getNext()
if previous == None:
self.head = current.getNext()
else :
previous.setNext(current.getNext())2.2 有序链表
有区别的方法 add()，search()。
#有序列表
def orderdedList(object):
def __init__(self, head = None):
self.head = head
def search(self,item):
current = self.head
found = False
stop = False
while current != None and not found and not stop:
if current.getData() == item:
found = True
else:
if current.getData() > item:
stop = True
else:
current = current.getNext()
return found
def add(self,item):
current = self.head
previous = None
stop = False
while current != None and not stop:
if current.getData() > item:
stop = True
else:
previous = current
current = current.getNext()
temp = Node(item)
if previous == None:
temp.setNext(self.head)
self.head = temp
else:
temp.setNext(current)
previous.setNext(temp)其他数据结构原理介绍实现：
栈：https://blog.csdn.net/qq_18888869/article/details/88086002
队列：https://blog.csdn.net/qq_18888869/article/details/88134592
deque:https://blog.csdn.net/qq_18888869/article/details/88137237