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特别说明：本文为个人的 LeetCode 刷题与学习笔记，内容仅供学习与交流使用，禁止转载或用于商业用途。需要强调的是，文中的题目解法不一定是最优解（可能存在时间或空间复杂度的进一步优化空间），主要目的是分享个人的解题思路与逻辑实现，仅供参考。笔记内容为个人理解与总结，可能存在疏漏或偏差，欢迎读者自行甄别并交流探讨。
Python 数据结构与语法速查笔记
日常以Python开发或刷题时，熟练掌握并区分各种数据结构的底层表现和正确语法至关重要。本文对Python中常用的数据结构进行了统一格式的整理，方便对比与记忆。
一、栈 (Stack) - 使用list
- 特点：后进先出（LIFO）。Python中没有专门的Stack类，直接使用列表
[]即可实现栈的功能。 - 适用场景：括号匹配、单调栈（求下一个更大元素）、DFS（深度优先搜索）迭代实现。
🛠️ 核心操作速查
| 操作类型 | 代码语法 | 时间复杂度 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 创建/初始化 | stack = [] | O(1) | 直接初始化为空列表 |
| 加入 (Push) | stack.append(val) | O(1) | 在列表末尾添加元素（压栈） |
| 删除 (Pop) | val = stack.pop() | O(1) | 弹出并返回列表最后一个元素（出栈） |
| 访问/查看 | top = stack[-1] | O(1) | 查看栈顶元素（注意需先判空if stack:） |
⚠️ 注意：不要滥用
stack.insert(0, val)或stack.pop(0)来模拟栈底操作，这会导致 O(N) 的时间复杂度，请始终在尾部进行append和pop。
二、队列与双端队列 (Queue / Deque)
- 特点：先进先出（FIFO）或 双端操作。不要用
list模拟队列（因为list.pop(0)是 O(N) 复杂度），建议使用标准库的collections.deque。 - 适用场景：BFS（广度优先搜索）、滑动窗口、维护区间状态。
🛠️ 核心操作速查
| 操作 | 语法 | 时间复杂度 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 创建/初始化 | deq = deque() | O(1) | 需from collections import deque |
| 加入队尾 | deq.append(x) | O(1) | 常规入队（尾部添加） |
| 加入队首 | deq.appendleft(x) | O(1) | 双端队列特有（头部添加） |
| 删除队首 | deq.popleft() | O(1) | 常规出队（FIFO），弹出头部 |
| 删除队尾 | deq.pop() | O(1) | 双端队列特有，弹出尾部 |
三、哈希表 (Hash Table)
哈希表通过键值对快速存取，平均时间复杂度为 O(1)。在 Python 中分为四种常用类型：dict、set、Counter、defaultdict。
在 Python 底层，collections.Counter和collections.defaultdict本质上都是继承自 dict 的子类。因此，在执行删除操作时候，在字典中用的del和pop()，完全可以直接用在这两个数据结构上。
del 和 pop 的主要区别在于：
del hash_dict[key]：直接在内存中删除该键值对。但是，如果这个 key 在字典中不存在，它会无情地抛出 KeyError 报错。
val = hash_dict.pop(key, None)：不仅会删除该键值对，还会把被删除的值返回给你。更重要的是，加上第二个参数（如 None）后，如果 key 不存在，它不会报错，而是返回 None，这可以避免很多因为边界条件引起的意外崩溃。
1. 字典 (dict)
- 特点：标准的键值对（Key-Value）映射。
| 操作类型 | 代码语法 | 说明 |
|---|---|---|
| 创建/初始化 | hash_dict = {} | 初始化空字典 |
| 加入/更新 | hash_dict[key] = val | 若 key 存在则覆盖，不存在则创建 |
| 删除 | val = hash_dict.pop(key, None) | 安全删除并返回值。不存在时返回设定的 None |
| 访问/查询 | val = hash_dict.get(key, 0) | 安全访问。不存在时返回设定的默认值 0，不报错 |
2. 集合 (set)
- 特点：无序且元素唯一的集合，主要用于去重和快速查找。
| 操作类型 | 代码语法 | 说明 |
|---|---|---|
| 创建/初始化 | nums_set = set() | 初始化空集合（注意不能用{}） |
| 加入 | nums_set.add(val) | 添加单个元素，若已存在则忽略 |
| 删除 | nums_set.discard(val) | 安全删除。若元素不存在也不会报错 |
| 访问/查询 | if val in nums_set: | O(1) 判断元素是否存在 |
如果这个元素在集合中不存在，使用
nums_set.remove(val)会抛出 KeyError 报错，而nums_set.discard(val)则什么都不会发生，所以 discard 更“安全”，省去了先判断if val in nums_set:的步骤。
3. 计数器 (collections.Counter)
- 特点：自带统计功能的哈希表，自动计算频率。
| 操作类型 | 代码语法 | 说明 |
|---|---|---|
| 创建/初始化 | freq = Counter(nums) | 传入列表等迭代器，返回{元素: 频次}字典 |
| 加入/修改 | freq[key] += 1 | 增加频次，键不存在时默认从 0 开始加 |
| 高级操作 | freq.most_common(k) | 返回出现频次最高的 k 个元素：[(val, freq), ...] |
4. 默认字典 (collections.defaultdict)
- 特点：访问不存在的键时，会自动创建默认值，适合分组或构建邻接表。
| 操作类型 | 代码语法 | 说明 |
|---|---|---|
| 创建(列表默认) | adj = defaultdict(list) | 默认值为空列表[] |
| 加入/修改 | adj[node].append(neighbor) | 直接 append，无需判断node键是否已存在 |
| 创建(数字默认) | count = defaultdict(int) | 默认值为数字0 |
四、优先队列 / 堆 (Heap)
- 特点：底层是一棵完全二叉树，Python 内置的是小顶堆（根节点最小）。基于普通的
list实现。 - 适用场景：动态求极值、Top K 问题。
🛠️ 核心操作速查
| 操作 | 语法 | 时间复杂度 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 创建/初始化 | heap = [] | O(1) | 底层载体也是普通列表 |
| 原址建堆 | heapq.heapify(nums) | O(N) | 将无序列表直接原地转化为小顶堆 |
| 加入 (Push) | heapq.heappush(heap, x) | O(log N) | 将 x 放入堆并自动调整维持堆性质 |
| 删除 (Pop) | heapq.heappop(heap) | O(log N) | 弹出并返回堆顶（最小）元素 |
| 查看堆顶 | heap[0] | O(1) | 索引 0 永远是堆顶极小值 |
| 大顶堆技巧 | heappush(heap, -x) | - | 存入时取负数，弹出时再取负数恢复 |
五、有序数组
数组排序 (sort与sorted)
| 操作类型 | 代码语法 | 时间复杂度 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 原地排序 | arr.sort() | O(N log N) | 直接在原列表上修改，无返回值。可加reverse=True实现降序 |
| 生成新排序列表 | new_arr = sorted(arr) | O(N log N) | 不改变原列表，返回一个全新的已排序列表 |
六、自定义数据结构 (链表与树)
在刷题（如 LeetCode）中，链表和树通常需要自己定义类。
1. 单链表节点 (Linked List)
classListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=val self.next=next# 创建与遍历演示head=ListNode(1)head.next=ListNode(2)curr=headwhilecurr:print(curr.val)curr=curr.next2. 二叉树节点 (Binary Tree)
classTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=val self.left=left self.right=right# 创建与初始化演示root=TreeNode(1)root.left=TreeNode(2)root.right=TreeNode(3)数据结构在 CPython 底层的本质
[] 列表 —— 本质：动态数组 (Dynamic Array)
- 涵盖结构：普通列表、栈 (Stack)、堆 (Heap / heapq)、有序数组 (bisect)。
- 原理解析：它不是链表，而是一块连续的内存空间，里面存的是指向实际对象的指针。当数组满了，它会申请一块更大的新内存，把旧数据拷贝过去（过度分配机制）。
- 致命缺陷：因为是连续内存，如果你删除了第 0 个元素（pop(0)），后面的所有元素都要往前挪动一位，时间复杂度为 O(N)。但尾部的 append 和 pop() 只需操作指针，所以是 O(1)。
collections.deque (双端队列)
- 涵盖结构：队列 (Queue)、滑动窗口。专门为了解决上述 [] (动态数组) 头部操作极慢的问题。
- 原理解析：底层结构是块状双向链表 (Doubly Linked List of Blocks)。它由一个个固定大小的“块”组成，块之间用双向链表连接。在头部或尾部添加/删除元素时，只需在最边缘的块操作或新建块，不需要移动其他元素，实现严格的 O(1)。
{} 字典/集合 —— 本质：哈希表 (Hash Table)
- 涵盖结构：字典 (dict)、集合 (set)、计数器 (Counter)、默认字典 (defaultdict)。
- 原理解析：通过哈希函数计算键（Key）的索引位置，实现 O(1) 的极速存取。Python 使用“开放寻址法”解决哈希冲突。
- 注意：
- {} 默认是空字典。空集合必须用 set()。
- {“a”: 1} 是字典， {1, 2} 是集合。
() 元组 —— 本质：静态只读数组
- 涵盖结构：不可变序列。
- 原理解析：一旦创建，内存大小和内容就完全固定，不支持任何增删改操作。
- 用途：正因为其不可变（可哈希），只有 () 可以作为 {} (字典/集合) 的 Key，而 [] 绝对不行（例如用 (x,y) 记录网格访问状态）。
💡 综合记忆口诀
- 栈要后出：只用
[]，只调append()和pop()。 - 队要先出：引
deque，尾进append()，头出popleft()。 - 频率/哈希：去重找
set，映射找dict，防越界找defaultdict，统计找Counter。 - 最值/Top K：引
heapq，默认小堆（取大变负），操作带前缀heappush/heappop。
