数据结构与字符串

第 0 步 · 一句话地图

数据结构 = 装数据的容器。Python 四种内置容器，各有脾气：

• 列表 list：有序、可改。["数学", "英语", "AI"] —— 用得最多。
• 元组 tuple：有序、不可改。(x, y) —— 坐标、常量配置。
• 字典 dict：键→值。{"name": "Riemann", "age": 30} —— 查表神器。
• 集合 set：无序、去重。{1, 2, 3} —— 求交集并集。

第 1 步 · 字符串（文本的十八般武艺）

字符串是不可变的——方法都返回新字符串，原串不动。

1.1 拆与拼（split / join）—— 最常用的一对

sentence = "hello world python"
words = sentence.split()            # 按空白拆 → ['hello','world','python']
words = sentence.split(",")       # 按逗号拆 → ['hello world python'] 没逗号就整串
back = " ".join(words)         # 用空格拼回去 → "hello world python"

1.2 清理与查找（strip / replace / find / startswith）

raw = "    hello,world  "
clean = raw.strip()                  # 去掉首尾空白 → "hello,world"
clean = clean.replace(",", " ")  # → "hello world"
clean.startswith("he")           # True（前缀判断）
clean.endswith("ld")             # True（后缀判断）
clean.find("wor")                # 6（下标；找不到返回 -1）
clean.upper(); clean.lower()      # 大写 / 小写

1.3 切片（slicing）—— 字符串和列表通用

s = "python"
s[0]       # 'p'（下标从 0 开始）
s[-1]      # 'n'（-1 是最后一个）
s[0:3]    # 'pyt'（含头不含尾）
s[1:5:2]  # 'yh'（步长 2）
s[::-1]   # 'nohtyp'（反转，经典技巧）

第 2 步 · 列表（有序、可改）

2.1 增删改查

tasks = ["读书", "运动"]
tasks.append("写代码")      # 尾部加 → ['读书','运动','写代码']
tasks.insert(1, "冥想")    # 插到下标 1 → ['读书','冥想','运动','写代码']
tasks.remove("运动")      # 按值删（只删第一个匹配）
popped = tasks.pop()        # 尾部弹出并返回 → '写代码'
tasks[0] = "精读"          # 按下标改
len(tasks)                    # 长度
"读书" in tasks              # True（成员判断）

2.2 排序

scores = [72, 88, 91, 65]
scores.sort()                  # 原地升序 → [65,72,88,91]
scores.sort(reverse=True)    # 降序
sorted(scores)                # 不改变原列表，返回新列表（更安全）

2.3 循环遍历（for 的正式用法）

for task in tasks:
    print(f"- {task}")

for i, task in enumerate(tasks):    # 同时拿下标和值
    print(i, task)

第 3 步 · 元组（不可变的"定版"）

point = (31.2, 121.5)     # 经纬度
x, y = point                # 解包 unpack：x=31.2, y=121.5
point[0]                    # 31.2 可以读
point[0] = 32               # ❌ TypeError：元组不能改

第 4 步 · 字典（按名字查）

4.1 基础操作

student = {"name": "丢丢", "age": 6, "subjects": ["数学", "英语"]}
student["name"]              # '丢丢'（按键取值，键不存在 → KeyError）
student.get("height", 0)  # 0（安全取值：没有就返回默认）
student["age"] = 7          # 改
student["city"] = "南京"     # 新增键
del student["city"]         # 删键
"name" in student           # True（判断键存在）

4.2 遍历字典

scores = {"数学": 92, "英语": 88, "AI": 95}
for subject, score in scores.items():
    print(f"{subject}: {score}")

scores.keys()    # 所有键
scores.values()  # 所有值

第 5 步 · 集合（去重与关系运算）

a = {1, 2, 3, 3, 3}          # {1,2,3} 自动去重
b = set([3, 4, 5])          # 从列表建集合
a & b     # {3} 交集（共同）
a | b     # {1,2,3,4,5} 并集（全部）
a - b     # {1,2} 差集（a 有 b 没有）

第 6 步 · 列表推导式（一行生成列表）

squares = [n * n for n in range(1, 6)]       # [1,4,9,16,25]
evens = [n for n in range(10) if n % 2 == 0]  # [0,2,4,6,8] 带条件
words = [w.upper() for w in input("词：").split()]  # 处理输入

第 7 步 · 实战项目：词频统计器

需求：输入一段英文文本，输出出现次数最多的 5 个词（忽略大小写与标点）。——这是文本分析的第一课，也是以后做 RAG、做语料处理的地基。

Step 1：清洗文本（标点→空格、统一小写）

text = input("粘贴英文文本：")
for ch in ".,!?;:\"'()":          # 逐个标点替换为空格
    text = text.replace(ch, " ")
words = text.lower().split()     # 小写 + 按空白拆

Step 2：计数（字典的经典用法）

count = {}
for w in words:
    count[w] = count.get(w, 0) + 1    # 计数模式：没有就 0 再 +1

Step 3：排序取前 5

top = sorted(count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]
# items() → [(词,次数),...]；key=lambda x: x[1] 按次数排；[:5] 取前 5
for word, n in top:
    print(f"{word}: {n} 次")

第 8 步 · 报错手册（本节点新增）

节点自测清单

全勾 → 节点 ② 完成，进入节点 ③（函数与模块）。未勾 → 回看对应步骤。

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