Python пропонує потужні та гнучкі структури даних для маніпуляції даними. Ці структури роблять ваші програми ефективнішими та допомагають просто вирішувати складні проблеми. У цій статті ми розглянемо найосновніші структури даних: списки, множини та словники (dictionaries). Якщо ви новачок у Python, ці концепції покращать ваші навички кодування.
Важливість структур даних
Структури даних використовуються для організації та доступу до даних. Вбудовані структури даних Python (built-in data structures) забезпечують ефективність пам'яті та швидкість. Наприклад:
Списки (Lists)
Списки визначаються квадратними дужками та можуть містити різні типи даних. Вони змінні (mutable), тому додавання/видалення елементів є простим.
Приклад визначення:
Основні операції:
List comprehension для швидкого створення списків:
Множини (Sets)
Множини визначаються фігурними дужками та не дозволяють повторювані елементи. Вони ідеальні для швидкої перевірки членства (membership testing).
Приклад:
Операції з множинами:
Словники (Dictionaries)
Словники складаються з пар ключ-значення. Ключі повинні бути унікальними та хешованими (незмінними) типами (string, int).
Приклад:
Операції:
Dict comprehension:
Порівняння та поради
Висновок
Структури даних Python роблять ваш код читабельнішим та ефективнішим. Для практики виконуйте вправи на сайтах на кшталт LeetCode. У нашому форумі ви можете ділитися прикладами з цими структурами, обговорювати їх. У наступній статті ми розглянемо функції та модулі в Python. Поділіться своїм досвідом у коментарях!
Важливість структур даних
Структури даних використовуються для організації та доступу до даних. Вбудовані структури даних Python (built-in data structures) забезпечують ефективність пам'яті та швидкість. Наприклад:
- Списки: Упорядковані, змінні колекції.
- Множини: Для унікальних елементів, ідеальні для операцій з множинами.
- Словники: Пари ключ-значення для швидкого пошуку.
Списки (Lists)
Списки визначаються квадратними дужками та можуть містити різні типи даних. Вони змінні (mutable), тому додавання/видалення елементів є простим.
Приклад визначення:
Ко Select
meyveler = ["elma", "muz", "çilek"]
sayilar = [1, 2, 3.5, "dört"] # Змішані типиОсновні операції:
- Доступ: meyveler
- → "elma"
- Додавання: meyveler.append("kiraz")
- Видалення: meyveler.remove("muz")
- Зріз: meyveler[1:3] → ["muz", "çilek"]
- Цикл:
Ко Select
for meyve in meyveler:
print(meyve)List comprehension для швидкого створення списків:
Ко Select
kareler = [x**2 for x in range(10)] # [0, 1, 4, ..., 81]Множини (Sets)
Множини визначаються фігурними дужками та не дозволяють повторювані елементи. Вони ідеальні для швидкої перевірки членства (membership testing).
Приклад:
Ко Select
renkler = {"kırmızı", "mavi", "yeşil"}
renkler.add("sarı") # Додавання
renkler.remove("mavi") # ВидаленняОперації з множинами:
- Об'єднання: set1 | set2
- Перетин: set1 & set2
- Різниця: set1 - set2
Ко Select
tekrarli_liste = [1, 2, 2, 3]
benzersiz = set(tekrarli_liste) # {1, 2, 3}Словники (Dictionaries)
Словники складаються з пар ключ-значення. Ключі повинні бути унікальними та хешованими (незмінними) типами (string, int).
Приклад:
Ко Select
kisi = {"isim": "Ayşe", "yas": 30, "sehir": "İstanbul"}Операції:
- Доступ: kisi["isim"] → "Ayşe"
- Додавання/Зміна: kisi["meslek"] = "Mühendis"
- Видалення: del kisi["yas"]
- Цикл:
Ко Select
for anahtar, deger in kisi.items():
print(f"{anahtar}: {deger}")Dict comprehension:
Ко Select
kare_sozluk = {x: x**2 for x in range(5)} # {0: 0, 1: 1, 2: 4, ...}Порівняння та поради
- List vs Tuple: Кортежі незмінні (визначаються круглими дужками), швидші за списки.
- Set vs List: Множини невпорядковані та без дублікатів, списки упорядковані.
- Продуктивність: У великих наборах даних множини та словники забезпечують доступ O(1).
Висновок
Структури даних Python роблять ваш код читабельнішим та ефективнішим. Для практики виконуйте вправи на сайтах на кшталт LeetCode. У нашому форумі ви можете ділитися прикладами з цими структурами, обговорювати їх. У наступній статті ми розглянемо функції та модулі в Python. Поділіться своїм досвідом у коментарях!

