python扩充的数据结构

Python提供了丰富的内置数据结构，如列表（list）、元组（tuple）、集合（set）和字典（dict），它们是数据科学和编程中常用的。然而，Python社区还开发了一些扩充的数据结构，以满足特定场景的需求或提供额外的功能。这里有一些常见的扩充数据结构：

1. **生成器（Generators）**：它们是惰性求值的序列，允许你在遍历时按需计算值，而不是一次性加载所有数据，这对于处理大量数据或无限序列非常有用。

2. **迭代器（Iterators）**：迭代器协议定义了如何遍历对象，虽然Python的内置数据结构（如列表）已经实现了这个协议，但用户可以自定义类实现迭代器，用于更复杂的序列操作。

3. **队列（Queue）**：如`queue`模块中的`Queue`和`PriorityQueue`，提供了线程安全的队列操作，适合处理任务调度和数据流。

4. **堆（Heaps）**：`heapq`模块提供了堆数据结构的实现，如最小堆和最大堆，常用于优先队列、排序算法等。

5. **链表（Linked Lists）**：虽然Python不直接支持链表，但可以通过类和引用实现，例如双向链表或循环链表。

6. **哈希映射（Hash Tables）**：`collections`模块中的`defaultdict`和`OrderedDict`提供了带默认值和保持插入顺序的字典扩展。

7. **图（Graphs）**：`networkx`库提供了丰富的图数据结构和算法，用于处理复杂的关系网络。

8. **二叉搜索树（Binary Search Trees, BSTs）**：`sortedcontainers`库提供了有序字典和有序集合，利用BST原理实现高效查找。

9. **数据结构包（Data Structures Libraries）**：像`dataclasses`、`pyrsistent`等库提供了对不可变数据结构的支持，以及更高级的选项，如属性检查和类型注解。

这些扩充的数据结构丰富了Python的数据操作能力，使开发者能够根据需要构建更复杂的应用程序。如果你对某个特定数据结构感兴趣，可以提问获取更详细的信息。