Python（2.7）是否有比标准库中的标准列表、集合、元组字典更多的数据结构？

Question

我一直在学习关于算法的 coursera 课程，在我看来，Python 的数据结构集合没有那里提供的那么丰富。

Java 的集合似乎更加多样化。

例如，如果我想要专门用于在末尾/中间插入的集合，或者是允许重复的排序数据结构。

我需要为自己实现这些集合，还是我没有足够努力地寻找它们？

Answer 1

Python 的标准库和外部库包含许多额外的数据结构：

• 参见 collections 模块，了解 namedtuple、deque、Counters、OrderedDict 和 defaultdict。

• 请参阅heapq 模块了解堆，它可用作优先级队列。

• 请参阅 numpy/scipy 了解 n 维矩阵数据类型，包括所有可以想到的线性代数，类似于 Matlab。

• 有关图形数据类型和算法，请参阅 networkx。

• 请参阅blist，了解以b-tree 实现的列表，它在插入列表中间时具有更好的性能。

• 请参阅bisect 以在排序列表中搜索/插入。

• 有关时间计算的数据类型，请参见 datetime。

• 请参阅queue 了解可用于线程安全传递消息的队列。

• 请参阅collections.deque 了解双端队列，您可以在其中高效地添加和删除任一端的项目（但中间的随机访问成本更高）。

• 请参阅 fractions 了解带有小数的老式数学的数据类型

可能很难找到尚未在 Python 中实现的数据类型，或者在某些具有 Python 绑定的 C/fortran 库中实现的数据类型。可能有一些数据类型，如链表，在 Python 中并没有真正使用，因为有更好/更简单的替代方案。

Answer 2

还有很多（链接到他们的文档参考）：

• list
• set
• tuple
• dict
• OrderedDict
• namedtuple
• deque
• Counter
• defauldict
• array
• heapq
• bisect

如果您想在 Python 标准库之外冒险，有许多提供其他结构的专用库。比如numpy就有一个很全面的array object，下面是他们的描述：

NumPy 提供了一个 N 维数组类型，ndarray，它 描述了相同类型的“项目”的集合。物品可以是 使用例如 N 个整数进行索引。

所有 ndarray 都是同质的：每个项目占用相同大小的块 内存，并且所有块都以完全相同的方式解释。如何 数组中要解释的每个项目都由单独的 数据类型对象，其中一个与每个数组相关联。在 除了基本类型（整数、浮点数等）外，数据类型 对象也可以表示数据结构。

从数组中提取的项目，例如，通过索引，表示为 一个 Python 对象，其类型是内置的数组标量类型之一 麻木。数组标量允许轻松操作更多 数据排列复杂。