Cấu trúc dữ liệu Python: Hướng dẫn nhanh các kiểu dữ liệu thường dùng nhất

By hientd, at: 15:22 Ngày 24 tháng 10 năm 2024

Thời gian đọc ước tính: __READING_TIME__ minutes

Python Data Structures: A Quick Guide to the Most Commonly Used Types
Python Data Structures: A Quick Guide to the Most Commonly Used Types

Giới thiệu về các cấu trúc dữ liệu thường dùng nhất trong Python

 

Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng ngày càng trở nên phổ biến nhờ sự đơn giản, dễ đọc và linh hoạt của nó. Một trong những khía cạnh chính làm cho Python mạnh mẽ như vậy là tập hợp các cấu trúc dữ liệu tích hợp sẵn của nó. Các cấu trúc dữ liệu này cho phép lập trình viên sắp xếp và thao tác dữ liệu theo nhiều cách khác nhau, giúp dễ dàng viết mã hiệu quả và mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Trong bài đăng trên blog này, chúng ta sẽ giới thiệu cho bạn các cấu trúc dữ liệu thường dùng nhất trong Python, từ cơ bản đến nâng cao. Chúng ta sẽ cung cấp các ví dụ và liên kết tham khảo đến tài liệu chính thức của Python và khóa học Cấu trúc dữ liệu Python trên Coursera. Bằng cách thành thạo các cấu trúc dữ liệu này, bạn sẽ có thể viết mã Python hiệu quả hơn và mạnh mẽ hơn.

 

1. Danh sách (Lists)


1.1 Danh sách Python là gì?

Danh sách Python là một trong những cấu trúc dữ liệu đa năng và thường được sử dụng nhất trong Python. Chúng được sử dụng để lưu trữ một tập hợp các mục được sắp xếp, có thể có các kiểu khác nhau.

Để tạo một danh sách, bạn chỉ cần đặt một chuỗi các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy trong dấu ngoặc vuông:

my_list = [1, 2, 3, "four", 5.0]


Bạn có thể truy cập từng phần tử của danh sách bằng chỉ số của chúng, bắt đầu từ 0:

print(my_list[0]) # output: 1


Bạn cũng có thể sửa đổi các phần tử của danh sách bằng cách gán một giá trị mới cho chỉ mục của chúng:

my_list[3] = "four!"
print(my_list) # output: [1, 2, 3, 'four!', 5.0]

 

1.2 Trường hợp sử dụng

Danh sách có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng, đây là một số trường hợp sử dụng phổ biến

  • Lưu trữ và thao tác dữ liệu: Danh sách rất linh hoạt và cần thiết cho cả lập trình viên mới bắt đầu và lập trình viên nâng cao để lưu trữ và thao tác dữ liệu. Ví dụ: bạn có thể sử dụng danh sách để lưu trữ một tập hợp các số, chuỗi hoặc đối tượng.

  • Lặp lại: Danh sách cung cấp một cách đơn giản để lặp lại qua một tập hợp các phần tử. Bạn có thể sử dụng vòng lặp for để lặp lại qua một danh sách và thực hiện các thao tác trên mỗi phần tử.

  • Sắp xếp và tìm kiếm: Danh sách cung cấp các phương thức tích hợp sẵn để sắp xếp và tìm kiếm các phần tử. Bạn có thể sử dụng phương thức sort() để sắp xếp các phần tử theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần. Bạn cũng có thể sử dụng phương thức index() để tìm kiếm chỉ mục của một phần tử cụ thể.

 

1.3 Ưu điểm và nhược điểm

  • Ưu điểm

    • Linh hoạt: Danh sách có thể lưu trữ bất kỳ loại dữ liệu nào, làm cho chúng rất linh hoạt.

    • Dễ sử dụng: Danh sách dễ tạo, truy cập và sửa đổi. Chúng cũng trực quan và dễ hiểu.

    • Các phương thức tích hợp sẵn: Danh sách cung cấp các phương thức tích hợp sẵn cho các thao tác phổ biến như nối thêm, chèn, sắp xếp và tìm kiếm.

  • Nhược điểm

    • Chậm đối với các tập dữ liệu lớn: Danh sách có thể trở nên chậm khi xử lý các tập dữ liệu lớn. Điều này là do chúng được triển khai dưới dạng mảng động và cần được thay đổi kích thước khi thêm các phần tử mới.

    • Không lý tưởng cho một số thao tác nhất định: Danh sách không lý tưởng cho một số thao tác nhất định như truy cập ngẫu nhiên hoặc chèn và xóa từ giữa danh sách. Trong những trường hợp như vậy, các cấu trúc dữ liệu khác như mảng hoặc danh sách liên kết có thể phù hợp hơn.

 

1.4 Nhìn chung

Danh sách Python là một cấu trúc dữ liệu linh hoạt và cần thiết để lưu trữ và thao tác các tập hợp các phần tử được sắp xếp trong lập trình Python. Mặc dù nó có những ưu điểm và nhược điểm, nhưng nó vẫn là một công cụ cơ bản cho cả lập trình viên mới bắt đầu và lập trình viên nâng cao.
 

1.5 Thông tin và ví dụ thêm

 

2. Bộ (Tuples)


2.1 Bộ Python là gì?

Bộ giống như danh sách ở chỗ chúng được sử dụng để lưu trữ một tập hợp các mục được sắp xếp. Tuy nhiên, không giống như danh sách, bộ là bất biến, nghĩa là giá trị của chúng không thể được sửa đổi sau khi chúng được tạo. Để tạo một bộ, bạn đặt một chuỗi các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy trong dấu ngoặc đơn:

my_tuple = (1, 2, 3, "four", 5.0)


Bạn có thể truy cập từng phần tử của một bộ bằng chỉ số của chúng, giống như với danh sách:

print(my_tuple[0]) # output: 1


1.2 Một số trường hợp sử dụng phổ biến

Vì bộ là bất biến, nên chúng có thể được sử dụng trong các trường hợp bạn cần đảm bảo rằng các giá trị của một tập hợp không thể bị sửa đổi. Ví dụ:

  1. Lưu trữ một tập hợp các giá trị không nên bị sửa đổi, chẳng hạn như các ngày trong tuần hoặc các tháng trong năm.

  2. Trả về nhiều giá trị từ một hàm.

  3. Truyền dữ liệu giữa các hàm hoặc mô-đun.

 

1.3 Ưu điểm và nhược điểm

  • Ưu điểm

    • Bộ nhanh hơn danh sách vì chúng bất biến và có thể được tối ưu hóa bởi trình thông dịch.

    • Bộ có thể được sử dụng làm khóa trong từ điển vì chúng bất biến.

    • Bộ có thể được sử dụng trong các trường hợp bạn muốn đảm bảo rằng dữ liệu không bị thay đổi một cách ngẫu nhiên.
       

  • Nhược điểm

    • Bộ không thể được sửa đổi, vì vậy nếu bạn cần thêm hoặc xóa phần tử, bạn sẽ cần tạo một bộ mới.

    • Bộ có thể gây nhầm lẫn khi làm việc vì chúng giống như danh sách nhưng có các thuộc tính khác nhau.

    • Bộ không có nhiều phương thức tích hợp sẵn như danh sách, vì vậy bạn có thể cần phải viết các hàm của riêng mình để thực hiện một số tác vụ nhất định.

 

1.4 Nhìn chung

Bộ Python là một cấu trúc dữ liệu linh hoạt và hữu ích có thể được sử dụng trong nhiều tình huống, nhưng chúng có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho mọi tình huống.

 

1.5 Thông tin và ví dụ thêm

 

3. Tập hợp (Sets)


3.1 Tập hợp Python là gì?

Tập hợp được sử dụng để lưu trữ một tập hợp các phần tử duy nhất không có thứ tự. Để tạo một tập hợp, bạn đặt một chuỗi các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy trong dấu ngoặc nhọn:

my_set = {1, 2, 3, "four", 5.0}


Bạn có thể truy cập từng phần tử của một tập hợp, nhưng bạn không thể sửa đổi chúng:

for element in my_set:
    print(element)

 

3.2 Trường hợp sử dụng

Tập hợp thường được sử dụng trong các trường hợp bạn cần thực hiện các thao tác như hợp, giao hoặc hiệu trên các tập hợp các phần tử duy nhất.

Một trường hợp sử dụng cho tập hợp là để loại bỏ trùng lặp khỏi danh sách hoặc các đối tượng lặp khác. Tập hợp cũng có thể được sử dụng để thực hiện các phép toán như hợp, giao và hiệu. Ngoài ra, chúng rất hữu ích để kiểm tra thành viên và lọc các phần tử không đáp ứng các tiêu chí nhất định.
 

3.3 Ưu điểm và nhược điểm

  • Ưu điểm: khi sử dụng tập hợp bao gồm khả năng xác định nhanh chóng tư cách thành viên và thực hiện các phép toán. Tập hợp cũng có thể thay đổi và có thể được sửa đổi bằng các phương thức như add và remove.

  • Nhược điểm: khi sử dụng tập hợp bao gồm việc thiếu thứ tự, điều này có thể gây vấn đề trong một số trường hợp. Ngoài ra, tập hợp chỉ có thể lưu trữ các phần tử có thể băm, điều này làm giới hạn các loại dữ liệu có thể được lưu trữ. Cuối cùng, tập hợp không được sử dụng rộng rãi như các cấu trúc dữ liệu khác như danh sách và từ điển, điều này có thể làm cho chúng ít quen thuộc hơn với một số lập trình viên.

 

3.4 Thông tin và ví dụ thêm

 

4. Từ điển (Dictionaries)


4.1 Từ điển Python là gì?

Từ điển được sử dụng để lưu trữ một tập hợp các cặp khóa-giá trị không có thứ tự. Mỗi khóa trong một từ điển phải duy nhất và giá trị có thể thuộc bất kỳ kiểu nào. Để tạo một từ điển, bạn đặt một chuỗi các cặp khóa-giá trị được phân tách bằng dấu phẩy trong dấu ngoặc nhọn:

my_dict = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}


Bạn có thể truy cập từng giá trị của một từ điển bằng khóa của chúng:

print(my_dict["name"]) # output: "John"


Bạn cũng có thể sửa đổi giá trị của một từ điển bằng cách gán một giá trị mới cho khóa của chúng:

my_dict["age"] = 31
print(my_dict) # output: {'name': 'John', 'age': 31, 'city': 'New York'}

 

4.2 Trường hợp sử dụng

Từ điển thường được sử dụng trong các trường hợp bạn cần lưu trữ và truy cập dữ liệu bằng ánh xạ khóa-giá trị. Nó được sử dụng để biểu diễn dữ liệu trong đời thực như hồ sơ người dùng, chi tiết sản phẩm và hơn thế nữa. Một trong những ưu điểm chính của từ điển là chúng cho phép tra cứu nhanh các giá trị dựa trên khóa. Điều này làm cho từ điển trở nên lý tưởng cho các trường hợp bạn cần thực hiện tra cứu thường xuyên hoặc cần truy cập các giá trị dựa trên một khóa cụ thể.

 

4.3 Ưu điểm và nhược điểm

  • Ưu điểm: Mặc dù có những hạn chế này, từ điển vẫn rất hữu ích và chúng được sử dụng rộng rãi trong lập trình Python. Chúng thường được sử dụng cho các tác vụ như lưu trữ dữ liệu, lưu trữ tùy chọn người dùng và quản lý cài đặt cấu hình.

  • Nhược điểm: Một số nhược điểm của từ điển bao gồm thực tế là chúng không phù hợp để sắp xếp dữ liệu và chúng có thể thay đổi, có nghĩa là các giá trị có thể được thay đổi. Ngoài ra, từ điển có thể chiếm nhiều bộ nhớ nếu chúng chứa một số lượng lớn các cặp khóa-giá trị, điều này có thể làm chậm hiệu suất của chương trình của bạn

 

4.4 Nhìn chung

Ưu điểm của việc sử dụng từ điển lớn hơn nhược điểm, làm cho chúng trở thành một cấu trúc dữ liệu có giá trị trong bộ công cụ lập trình của bạn.

 

4.5 Thông tin và ví dụ thêm

 

5. Hàng đợi (Queues)


5.1 Hàng đợi Python là gì?

Hàng đợi được sử dụng để lưu trữ một tập hợp các phần tử được sắp xếp, tương tự như danh sách. Tuy nhiên, sự khác biệt chính giữa danh sách và hàng đợi là các mục được thêm vào cuối hàng đợi và được xóa từ đầu. Điều này làm cho hàng đợi trở thành một cấu trúc dữ liệu hữu ích để triển khai các thuật toán như tìm kiếm theo chiều rộng.

Để tạo một hàng đợi, bạn có thể sử dụng lớp queue.Queue trong thư viện chuẩn của Python:

import queue

my_queue = queue.Queue()
my_queue.put(1)
my_queue.put(2)
my_queue.put(3)

while not my_queue.empty():
    print(my_queue.get())


Điều này sẽ xuất ra

1
2
3

 

5.2 Trường hợp sử dụng

Hàng đợi có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng, chẳng hạn như triển khai thuật toán tìm kiếm, xử lý sự kiện và hơn thế nữa. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng phổ biến:

  • Lập trình đa luồng: Hàng đợi có thể được sử dụng để truyền dữ liệu giữa các luồng trong một chương trình đa luồng. Điều này hữu ích khi nhiều luồng cần chia sẻ dữ liệu, nhưng chỉ một luồng có thể truy cập dữ liệu tại một thời điểm.

  • Mạng: Hàng đợi có thể được sử dụng để lưu trữ các gói dữ liệu đến trong một ứng dụng mạng. Sau đó, các gói có thể được xử lý theo thứ tự, đảm bảo rằng ứng dụng hoạt động như mong đợi.

  • Xử lý tác vụ: Hàng đợi có thể được sử dụng để lưu trữ các tác vụ cần được xử lý theo thứ tự. Điều này hữu ích trong các ứng dụng như bộ lập lịch tác vụ hoặc hàng đợi tác vụ.

 

5.3 Ưu điểm và nhược điểm

  • Ưu điểm

    • An toàn luồng: Hàng đợi Python an toàn luồng, có nghĩa là chúng có thể được sử dụng trong các chương trình đa luồng mà không có nguy cơ dữ liệu bị hỏng.
       

    • Đồng bộ: Hàng đợi là các cấu trúc dữ liệu được đồng bộ, có nghĩa là chúng đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ và truy xuất theo thứ tự chính xác.
       

    • Dễ sử dụng: Hàng đợi Python dễ sử dụng và có thể được triển khai nhanh chóng trong một chương trình.
       

  • Nhược điểm

    • Chức năng hạn chế: Hàng đợi bị hạn chế về chức năng so với các cấu trúc dữ liệu khác, chẳng hạn như danh sách hoặc mảng.
       

    • Chậm: Hàng đợi có thể chậm hơn các cấu trúc dữ liệu khác khi thêm hoặc xóa một lượng lớn dữ liệu.
       

    • Kích thước cố định: Hàng đợi Python có kích thước cố định, có nghĩa là chúng không thể được thay đổi kích thước sau khi chúng được tạo.

 

5.4 Nhìn chung

Hàng đợi Python là một cấu trúc dữ liệu hữu ích có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng. Chúng an toàn luồng, được đồng bộ và dễ sử dụng, làm cho chúng trở thành lựa chọn tuyệt vời cho lập trình đa luồng, mạng và xử lý tác vụ. Tuy nhiên, chúng bị hạn chế về chức năng và có thể chậm hơn các cấu trúc dữ liệu khác trong một số trường hợp nhất định.
 

5.5 Thông tin và ví dụ thêm:

 

6. Kết luận

Trong bài đăng trên blog này, chúng ta đã giới thiệu cho bạn các cấu trúc dữ liệu thường dùng nhất trong Python, từ cơ bản đến nâng cao. Chúng ta đã cung cấp các ví dụ và liên kết tham khảo đến tài liệu chính thức của Python và khóa học Cấu trúc dữ liệu Python trên Coursera. Bằng cách thành thạo các cấu trúc dữ liệu này, bạn sẽ có thể viết mã Python hiệu quả hơn và mạnh mẽ hơn, và giải quyết nhiều thách thức lập trình khác nhau. Vì vậy, hãy bắt đầu luyện tập với các cấu trúc dữ liệu này ngay hôm nay và xem chúng có thể giúp bạn xây dựng mã Python tốt hơn như thế nào!

Tag list:
- Python
- Python List
- Python Dictionary
- Python Set
- Data Structure
- Python Tuple
- Python Queue

Liên quan

Python Learning

Đọc thêm
Python Learning

Đọc thêm
Python Learning

Đọc thêm
Theo dõi

Theo dõi bản tin của chúng tôi và không bao giờ bỏ lỡ những tin tức mới nhất.