对于一门语言来说，数据结构是其所有精华的所在，是python开发的基础。对于很多新人来说，就是觉得挺简单的，实际上手还是较困难。
python这里介绍四种数据结构：
1.元组
2.列表
3.字典
4.序列
元组
tuple是由一系列元素组成的ds，所有元素被包含在一对圆括号中。创建元组时，可以不指定元素个数，但是一旦创建之后，就不能进行任何修改。
这里需要注意一下，如果创建的元组只包含一个元素，通常会忽略单元素后的逗号。正确写法如下：
tuple = (apple,)
print (tuple[0])
print (type(tuple))
这段代码定义了一个单元素的tuple“apple”，并且类型为
元组，列表，字典等都是从0开始的，［0］获取的就是第一个元素。
元组创建之后，不能进行修改，也不能进行赋值操作。
元组可以进行负数索引，分片索引，另外元组还可以由其他元组组成，就成了二元元组。
元组的遍历
这里介绍下二元元组的遍历。
for i in tuple:
for j in i:
print(j)
##列表
列表是方括号。
列表可以实现添加 删除 查找等操作，元素的值可以被修改。
添加使用append（）
还可以考虑insert（），不过insert要指明位置。
删除直接用remove（）
pop（）是取出最后一个元素。
列表的使用和元组十分相似，支持负数索引 分片还有多元列表等特性，但是列表中的元素可以进行修改。
列表还可以进行连接操作。一种是extend（）连接两个不同的列表，另外一种是使用运算符“＋”或“＋＝”。
list = ["apple","banana","orange","grape"]
print(list.index("grape"))
print("orange" in list)
打印索引，
判断orange是否在列表中。
列表排序和反转
list.sort()
list.reverse()
sort()这个函数，需要仔细说明下，sort（cmp,key=None,reverse=False）
在这和大家分享一下机器学习里的一个案例，看看列表的操作。
统计 Python 中的字数
问题
在 Python 中实施函数“count_words()”，该函数将字符串“s”和数字“n”用作输入，并返回“s”中“n”个出现频率最高的单词。返回值应该是一个元组列表 - 出现频率最高的“n”个单词及其相应的出现次数“[(, ), (, ), …]”，按出现次数的降序排列。
您可以假设所有输入都是小写形式，并且不含标点符号或其他字符（只包含字母和单个分隔空格）。如果出现次数相同，则按字母顺序排列出现次数相同的单词。
例如：
print count_words("betty bought a bit of butter but the butter was bitter",3)
Output:
[('butter', 2), ('a', 1), ('betty', 1)]
"""Count words."""
from collections import Counter
from operator import itemgetter
def count_words(s, n):
"""Return the n most frequently occuring words in s."""
cnt = Counter()
for word in s.split(" "):
cnt[word] += 1
a = cnt.items()
b = sorted(a,key=lambda a:a[0],reverse=False)
c = sorted(b,key=itemgetter(1),reverse=True)
top_n = c[0:n]
# TODO: Count the number of occurences of each word in s
# TODO: Sort the occurences in descending order (alphabetically in case of ties)
# TODO: Return the top n words as a list of tuples (<word>, <count>)
return top_n
def test_run():
"""Test count_words() with some inputs."""
print count_words("cat bat mat cat bat cat", 3)
print count_words("betty bought a bit of butter but the butter was bitter", 3)
if __name__ == '__main__':
test_run()
如何来分析这个案例呢？
首先是定义一个字符串
s＝“betty bought a bit of butter but the butter was bitter”
接着使用文档中提到的collections来处理这个统计
from collections import Counter
cnt = Counter()
for word in s.split(" "):
cnt[word] += 1
这里处理完之后，需要停下来检查一下cnt是啥类型
class ‘collections.Counter’
Counter({'butter': 2, 'a': 1, 'bitter': 1, 'of': 1, 'but': 1, 'betty': 1, 'bit': 1, 'was': 1, 'the': 1, 'bought': 1})
这个形式应该就是我们后续要介绍的dict字典类型，我们需要把它转换为列表
cnt.items()
转换了之后，我们还需要做哪些处理呢？
[('a', 1), ('butter', 2), ('bitter', 1), ('of', 1), ('but', 1), ('betty', 1), ('bit', 1), ('was', 1), ('the', 1), ('bought', 1)]
看看题目的要求，统计次数多的在前，一是数值大的要靠前站；
另外就是数值一样，按照字典顺序，a-z这种排列一下。
这里我就考虑使用这种顺序尝试一下咯。
先根据字典顺序，排列一下
sorted(a,key=lambda a:a[0],reverse=False)
这个是正常的升序排列，得到结果：
[('a', 1), ('betty', 1), ('bit', 1), ('bitter', 1), ('bought', 1), ('but', 1), ('butter', 2), ('of', 1), ('the', 1), ('was', 1)]
接下来就是把数值大的调到前面去，也就是比较一下第二个值，按照降序排列处理一下
from operator import itemgetter
sorted(b,key=itemgetter(1),reverse=True)
这样就基本实现了对列表里的排序，接着分片处理下就达到了题目要求。
这个方案是我的初步方案，可能不是最简便的，供大家参考下，嘻嘻。
列表还有一个操作就是实现堆栈和队列，这个在大学的数据结构课程有简单接触的，问题就是很多只知道大概了啊。。
堆栈就是后进先出
队列则是先进先出
使用列表的append（）和pop（）操作可以模拟这两个数据结构
append（）可以把一个元素添加到堆栈的顶部，
pop（）把堆栈的最后一个元素弹出来。
队列的不同之处在于弹出时参数设置不一样，
pop（－1）弹出第一个元素
##字典
字典也是较为常见的，也是比较的重要的数据结构。key-value这种键值对，也是数据库的一种基本模式。
字典是花括号｛｝
这里需要注意一下，键是区分大小写的。一般而言，创建字典时，可以使用数字作为索引。
键值对这种结构，
value=dict[key]
说下字典的遍历：
for (k,v) in dict.items():
print ("dict[%s] ="% k,v)
值也可以是字典 元组 或者是字典，这种称为混合型字典。
字典有这么些方法：
keys（） 返回keys列表
value（）返回value列表
get（）
get（）访问字典中的value值减少了代码的长度，而且表达方式容易理解，避免了使用if语句带来的维护代价。
update（）
update（）函数相当于一个合并函数，把一个字典的key和value值全部复制到另外一个字典中。
D.update(E) -> None
把字典E的内容合并到字典D中，有相同的键值，e的值会覆盖d的。
setdefault（）
可以创建新的元素并设置默认值，声明如下：
D.setdefault(k,[d]) -> D.get(k,[d])
还有一些常用方法：
items（） 返回（key，value）元组组成的列表
iteritems（） 返回指向字典的遍历器
字典还有排序和复制
排序的话和列表的差不多
print （sorted(dict.items(), key=lambda d:d[0])）
这是按照key排序
前面提到的update函数，比如把a字典的内容复制到b字典，并且b字典原有的顺序保持不变，从而实现字典b的扩展。但是，如果需要把a的内容复制到b，并且清除b中的原有内容的话，则需要使用copy（）。
copy（）是浅拷贝
还有deepcopy（）是深拷贝
深拷贝能够拷贝对象内部所有的数据和引用，很像c语言中的指针。
字典b浅拷贝a的数据，如何b的数据发生添加 删除或者修改，a中的数据也将发生变化。
如果是深拷贝，a的数据是不会受到b的变化而变化的。
深拷贝和浅拷贝适用于python的任何对象，不只是局限于字典。
另外，还有全局字典 sys.modules模块，这个字典是python启动时就加载在内存当中的，这个起到缓存的作用。
##序列
序列是具有索引和切片能力的集合，元组 列表 字符串都属于序列。
这里主要是元组和列表的区别。
元组是只读的，而且元组没有提供排序和查找的方法。
列表可读写，而且提供丰富的操作，支持排序 查找。
元组的数据通常具有不同的含义，而列表的数据通常具有相同的含义。
相同之处则是都支持负数索引和分片的操作。
每天能适当做一些自己的总结，对于知识的掌握还是很有好处的。
希望自己能够好好坚持。
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