python实现顺序表的简单代码

顺序表即线性表的顺序存储结构。它是通过一组地址连续的存储单元对线性表中的数据进行存储的,相邻的两个元素在物理位置上也是相邻的。比如,第1个元素是存储在线性表的起始位置LOC(1),那么第i个元素即是存储在LOC(1)+(i-1)*sizeof(ElemType)位置上,其中sizeof(ElemType)表示每一个元素所占的空间。

下面是顺序表的python实现:

#coding:utf-8

'''
author:xzfreewind
'''

class SeqList(object):
 def __init__(self,max=10):
  self.max = max  #默认顺序表最多容纳10个元素
  #初始化顺序表数组
  self.num = 0
  self.date = [None] * self.max

 def is_empty(self):  #判定线性表是否为空
  return self.num is 0

 def is_full(self):  #判定线性表是否全满
  return self.num is self.max

 #获取线性表种某一位置的元素
 def __getitem__(self, i):
  if not isinstance(i,int): #如果i不为int型,则判定输入有误,即Type错误
   raise TypeError
  if 0<= i < self.num: #如果位置i满足条件,即在元素个数的范围内,则返回相对应的元素值,否则,超出索引,返回IndexError
   return self.date[i]
  else:
   raise IndexError

 #修改线性表种某一位置的元素
 def __setitem__(self, key, value):
  if not isinstance(key,int): #如果key不为int型,则判定输入有误,即Type错误
   raise TypeError
  if 0<= key <self.num:  #如果位置key满足条件,即在元素个数的范围内,则返回相对应的元素值,否则,超出索引,返回IndexError
   self.date[key] = value
  else:
   raise IndexError
 #按值查找元素的位置
 def getLoc(self,value):
  n = 0
  for j in range(self.num):
   if self.date[j] == value:
    return j
  if j == self.num:
   return -1  #如果遍历顺序表还未找到value值相同的元素,则返回-1表示顺序表种没有value值的元素

 #统计线性表中元素的个数
 def Count(self):
  return self.num

 #表末尾插入操作
 def appendLast(self,value):
  if self.num >= self.max:
   print 'The list is full'
   return
  else:
   self.date[self.num] = value
   self.num += 1

 #表任意位置插入操作:
 def insert(self,i,value):
  if not isinstance(i,int):
   raise TypeError
  if i < 0 and i > self.num:
   raise IndexError
  for j in range(self.num,i,-1):
   self.date[j] = self.date[j-1]
  self.date[i] = value
  self.num += 1

 #删除某一位置的操作
 def remove(self,i):
  if not isinstance(i,int):
   raise TypeError
  if i < 0 and i >=self.num:
   raise IndexError
  for j in range(i,self.num):
   self.date[j] = self.date[j+1]
  self.num -= 1

 #输出操作
 def printList(self):
  for i in range(0,self.num):
   print self.date[i]

 #销毁操作
 def destroy(self):
  self.__init__()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

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