内存
- 计算机的作用
- 存储和运算二进制的数据。
- 问题：计算机如何计算1+2？
- 现将1和2（0010）进行存储
- 计算机会使用加法寄存器进行加法运算
- 变量的概念
- 引用==变量。变量就是我们为存储数据单独开辟的内存空间。
- 形象化理解内存（内存的大小和地址）
- 开辟好的内存空间会有两个默认的属性：大小，地址
- 大小：衡量该块内存能够存储数据的大小
- bit(位)：只可以存放一位二进制的数
- byte（字节）：8bit
- kb:1024byte
- 10Mb:10*1024*1024*8
- 作用：可以衡量该内存存储数据大小的范围
- 地址：16进制的数表示
- 作用：定位内存空间的位置
- 变量/引用：内存空间的地址
如果一个变量表示的是某一块内存空间的地址，则该变量指向该块内存空间。如果一个变量指向了某一块内存空间，则该变量就可以代替/表示这块内存中存储的数值。
- 不同数据占用内存空间的大小
- 整数：4字节
- 浮点型：
- float：4字节
- double：8字节
- 字符型（char）：(单个)1字节
顺序表
-
集合中存储的元素是有顺序的，顺序表的结构可以分为两种形式：单数据类型和多数据类型。
-
python中的列表和元组就属于多数据类型的顺序表
-
数组属于单数据类型
单数据类型顺序表的内存图（内存连续开启）：
数组：地址连续，固定大小
多数据类型顺序表的内存图（内存非连续开辟）：
列表：数据存储的内存不连续，但是要有一个连续的内存存储它们的内存地址。如果插入时，连续存储空间会进行数据的搬迁。
顺序表的弊端：顺序表的结构需要预先知道数据大小来申请连续的存储空间，而在进行扩充时又需要进行数据的搬迁。
链表
相对于顺序表，链表结构可以充分利用计算机内存空间，实现灵活的内存动态管理且进行扩充时不需要进行数据搬迁。
链表（Linked list）是一种常见的基础数据结构，是一种线性表，但是不像顺序表一样连续存储数据，而是每一个结点（数据存储单元）里存放下一个结点的信息（即地址）。
构建一个链表：
. is_empty()：链表是否为空
. length()：链表长度
. travel()：遍历整个链表
. add(item)：链表头部添加元素
. append(item)：链表尾部添加元素
. insert(pos, item)：指定位置添加元素
. remove(item)：删除节点
. search(item)：查找节点是否存在
class Node():
# 构建新节点
def __init__(self,item):
self.item = item
self.next = None # 初始化节点
class Link():
# 构建一个空链表
def __init__(self):
self._head = None
def add(self,item):
node = Node(item) # 创建一个新节点
node.next = self._head # 新节点指向None
self._head = node # head 指向新节点
def travel(self):
# 在非空的链表中head永远要指向第一个节点的地址，永远不要修改它的指向,否则会造成数据的丢失
cur = self._head
while cur:
print(cur.item) # 遍历节点
cur = cur.next # 下一个节点
def is_empty(self):
return self._head == None
def length(self):
# 链表的长度
cur = self._head
count = 0
while cur:
count += 1
cur = cur.next
return count
def append(self,item):
# 尾部添加
node = Node(item)
cur = self._head
pre = None
# 如果链表为空
if self._head == None:
self._head = node
return
while cur:
pre = cur
cur = cur.next # cur 指向None，pre指向最后一个节点
pre.next = node # 最后一个节点next指向新节点
def search(self,item):
# 查找节点(值)是否存在
cur = self._head
find = False
while cur:
if cur.item == item:
find = True
break
else:
cur = cur.next # 遍历下一个节点
return find
def insert(self,pos,item):
# 在某个位置插入节点
node = Node(item)
cur = self._head
pre = None
# 如果插入的位置大于了链表的长度，则默认插入到尾部
if pos > self.length() - 1:
self.append(item)
return
for i in range(pos):
pre = cur
cur = cur.next
pre.next = node
node.next = cur
def remove(self,item):
# 删除某个节点
cur = self._head
pre = None
# 如果删除的节点刚好时第一个节点
if item == cur.item:
self._head = cur.next
return
while cur:
if cur.item != item:
pre = cur
cur = cur.next
pre.next = cur.next
# 该节点的前一个节点next指向其后一个节点，就达到删除
link = Link()