Python 的 collections 模块提供了许多有用的数据结构，超越了标准的内置数据类型。这些数据结构解决了各种常见的编程问题，包括但不限于高效的容器类型、特定目的的容器、默认值字典等。让我们深入了解其中的几个重要数据结构和工具。
1. defaultdict：带有默认值的字典
defaultdict 是 dict 的一个子类，它在创建时指定一个默认工厂函数来为字典提供默认值。
示例 1：统计字符出现次数
from collections import defaultdict text = "apple" char_count = defaultdict(int) for char in text: char_count[char] += 1 print(char_count) # 输出：defaultdict(<class 'int'>, {'a': 1, 'p': 2, 'l': 1, 'e': 1})
2. Counter：计数器
Counter 是用于计数可哈希对象的子类字典。它可用于快速计数，检查元素出现的次数等。
示例 2：统计列表中元素出现次数
from collections import Counter numbers = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 1, 3, 2] number_count = Counter(numbers) print(number_count) # 输出：Counter({1: 3, 2: 3, 3: 2, 4: 1})
3. deque：双向队列
deque 是一个双向队列，可以在两端高效地进行添加和删除操作。
示例 3：实现队列和栈
from collections import deque # 队列 queue = deque() queue.append(1) queue.append(2) queue.popleft() # 输出：1 # 栈 stack = deque() stack.append(1) stack.append(2) stack.pop() # 输出：2
4. namedtuple：命名元组
namedtuple 创建带有命名字段的元组，可以方便地为元组的字段命名。
示例 4：定义命名元组类型
from collections import namedtuple Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) p = Point(1, 2) print(p.x, p.y) # 输出：1 2
5. ChainMap：链式映射
ChainMap 可以将多个字典或映射连接成一个单独的映射，无需创建新的字典。
示例 5：合并字典并查找值
from collections import ChainMap dict1 = {'a': 1, 'b': 2} dict2 = {'c': 3, 'd': 4} chain = ChainMap(dict1, dict2) print(chain['a']) # 输出：1 print(chain['c']) # 输出：3
这些示例展示了 collections 模块中几个重要的数据结构和工具的用法。它们为 Python 程序员提供了更多灵活和高效地处理数据的方式。
