掌握Python数据结构与算法：高效数据处理技术，解决复杂问题

# 1. Python数据结构基础**

Python数据结构是用来组织和存储数据的基本构建块，它们决定了数据的存储方式和访问方式。常见的数据结构包括：

* **列表：**有序的可变序列，可以存储任何类型的数据。
* **元组：**有序的不可变序列，只能存储不可变的数据。
* **字典：**键值对存储，键唯一且不可变，值可以是任何类型的数据。
* **集合：**无序的唯一元素集合，可以快速查找和删除元素。
* **队列：**遵循先进先出（FIFO）原则的数据结构，元素从队头进入，从队尾移除。
* **栈：**遵循后进先出（LIFO）原则的数据结构，元素从栈顶进入和移除。

# 2. Python算法设计与分析**

**2.1 算法复杂度分析**

算法复杂度是衡量算法性能的重要指标，它描述了算法在不同输入规模下所需的时间和空间资源。

**2.1.1 时间复杂度**

时间复杂度表示算法执行所花费的时间，通常用大 O 符号表示。大 O 符号表示算法执行时间的上界，即最坏情况下所需的时间。

**2.1.2 空间复杂度**

空间复杂度表示算法执行所需的内存空间，通常也用大 O 符号表示。大 O 符号表示算法执行所需空间的上界，即最坏情况下所需的内存空间。

**2.2 排序算法**

排序算法是将一组数据按特定顺序排列的算法。以下介绍几种常见的排序算法：

**2.2.1 冒泡排序**

def bubble_sort(arr):
    for i in range(len(arr) - 1):
        for j in range(len(arr) - i - 1):
            if arr[j] > arr[j + 1]:
                arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]

**逻辑分析：**

冒泡排序通过不断比较相邻元素并交换顺序，将最大元素逐个移到数组末尾。

**参数说明：**

* arr：待排序数组

**时间复杂度：** O(n^2)

**空间复杂度：** O(1)

**2.2.2 选择排序**

def selection_sort(arr):
    for i in range(len(arr) - 1):
        min_idx = i
        for j in range(i + 1, len(arr)):
            if arr[j] < arr[min_idx]:
                min_idx = j
        arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]

**逻辑分析：**

选择排序通过不断寻找数组中剩余元素的最小值并与当前元素交换，将最小元素逐个移到数组开头。

**参数说明：**

* arr：待排序数组

**时间复杂度：** O(n^2)

**空间复杂度：** O(1)

**2.2.3 插入排序**

def insertion_sort(arr):
    for i in range(1, len(arr)):
        key = arr[i]
        j = i - 1
        while j >= 0 and key < arr[j]:
            arr[j + 1] = arr[j]
            j -= 1
        arr[j + 1] = key

**逻辑分析：**

插入排序通过将待排序元素与已排序部分逐个比较并插入到合适位置，将元素逐个插入到已排序部分。

**参数说明：**

* arr：待排序数组

**时间复