2.ADT和类(抽象数据类型和面向对象编程)-创新互联
ADT:Abstrack Datatype
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示例:
l = list() #定义列表 l.append(3) #调用append方法 l.remove(3) #调用remove方法
上面示例中的列表就是一种抽象数据类型,通过组合一些现有的数据跟操作来形成一种新的数据结构。
用python的class实现抽象数据类型(ADT)
data (数据)
class
method(操作方法)
这里实现一个bag来做一个示例:
data:要用容器去存储
bag
method:add、remove、len、iter
代码如下:
#-*- condig:utf-8 -*- class Bag(object): def __init__(self, maxsize=10): #初始化,maxsize定义大容量 self.maxsize = maxsize #属性,表示大容量 self._items = list() #容器类型,这里用列表 def add(self, item): #定义add操作 if len(self) > self.maxsize: #如果当前长度大于大定义容量 raise Exception ('Bag is Full') #抛出异常 self._items.append(item) #否则添加到列表中 def remove(self, item): #定义删除操作 self._items.remove(item) def __len__(self): #魔术方法 return len(self._items) #数据列表的长度 def __iter__(self): #实现迭代器 for item in self._items: yield item #测试用例 def test_bag(): bag = Bag() bag.add(1) bag.add(2) bag.add(3) assert len(bag) == 3 bag.remove(3) assert len(bag) == 2 for i in bag: print (i) # # test_bag() #调用测试函数
执行脚本:
# python bag_adt.py
实现一个ADT要注意的几个问题:
(1)数据成员,比如:items,应该选用什么样的数据结构?
(2)选用数据结构,能否满足定义ADT的操作要求?
比如add,remove这些操作能否满足要求;
(3)选用数据结构能支持高效的操作,它的效率如何?
例如上例中容器选用list来作为他的底层存储,实际上他的add和remove操作效率,
不如选用set来作为容器效率更高,上例中的 remove 的操作来删除中间的一个元素,
它的时间复杂度就是O(n)。
【O(n)可以简单理解为删除一个元素,需要执行多少个步骤。】
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