資料結構是程式設計的核心基石，直接影響演算法的效率與軟體設計的品質。在開發軟體工具時，選擇合適的資料結構不僅是解決問題的關鍵，也是實現高效與穩健程式的重要步驟。
Python 提供了多樣化的內建資料結構，每一種結構都針對特定的任務情境進行了優化設計。接下來，我們將深入探討這些資料結構的特性與用法，幫助你在實際開發中靈活運用。
🆕 字串(String)
- 不可變性 (Immutable)：字串一旦創建就無法被修改，所有看似的修改實際上是創建了一個新字串。
- 有序性 (Ordered)：字串中的字符是有序的，可以通過索引與切片來存取部分內容。
- 元素唯一類型：字串內部僅能存放字符（包括字母、數字、符號等），且本質上是一連串的字符序列。
- 可疊加操作：字串支援連接（
+）、重複（\*）等操作，用於組合或生成新字串。 - 支持遍歷與切片：可以逐一遍歷字符，或通過索引範圍進行部分提取。
- 多種用途場景：廣泛用於文本處理、命令執行與數據格式化等領域。
索引與切片（Indexing & Slicing）
字串是由多個字符組成的序列，支援索引和切片操作以提取部分內容。
text = "Python Programming"
# 索引操作
print(text[0]) # 提取第一個字母
print(text[-1]) # 提取最後一個字母
# 切片操作
print(text[0:6]) # 提取 "Python"
print(text[7:]) # 提取 "Programming"
# 間隔數
print(text[0:6:2]) # 從0-6，間隔1字取值
# 字串反轉
print(text[::-1])
# 輸出
PgPythonProgrammingPtognimmargorP nohtyP
字串函數
Python 提供了許多內建函數來操作字串。
text = " Hello, World! "
# 字串長度
print(len(text)) # 取得字串長度
# 字串大小寫轉換
print(text.lower()) # 轉換為小寫
print(text.upper()) # 轉換為大寫
# 去除前後空格
print(text.strip()) # 去除前後多餘空白
# 拆分與合併
words = text.strip().split(", ") # 拆分字串
print(words)
joined_text = " - ".join(words) # 合併字串
print(joined_text)
# 輸出
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hello, world! HELLO, WORLD! Hello, World!['Hello', 'World!']
Hello - World!
字串格式化：f-string
常搭配print()函數一起使用，可將各種變數也輸出在終端上。
name = "Alice"
age = 25
print(f"Hi, my name is {name} and I am {age} years old.")
# 輸出
Hi, my name is Alice and I am 25 years old.
字串進階函數
text = "Python is fun and powerful."
# 查找
print(f"子字串 'fun' 的索引: {text.find('fun')}") # 10
# 替換
new_text = text.replace("fun", "amazing")
print(new_text) # Python is amazing and powerful.
# 判斷開頭與結尾
print(text.startswith("Python")) # True
print(text.endswith("awesome")) # False
📋串列 (List)
列表 (list) 與元組 (tuple) 都是用來存放多個數據項的資料結構。它們在特性和使用方式上有一些關鍵差異。
- 可變性：列表是 可變的 (mutable)，可以隨時進行更改，例如新增、刪除或修改元素。
- 有序性：列表內的數據是有序的，可以通過索引定位數值，索引從 0 開始。
- 元素類型靈活：列表可以存放不同類型的資料（數字、字串、布林值、其他列表等）。
- 典型應用場景：適合用於需要頻繁更改數據的情況。
創建與操作
# 創建串列
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print(fruits)
# 添加元素
fruits.append("orange")
print(fruits)
# 刪除元素
fruits.remove("banana")
print(fruits)
# 排序串列
fruits.sort()print(fruits)
# 輸出
['apple', 'banana', 'cherry']
['apple', 'banana', 'cherry', 'orange']
['apple', 'cherry', 'orange']
['apple', 'cherry', 'orange']
串列生成式（List Comprehension）
串列生成式（List Comprehension）是一種簡潔的 Python 語法，用於創建列表的方式。它可以用單行代碼快速生成新列表，代替傳統使用迴圈或函數操作的更多行代碼，同時可以包含條件篩選邏輯。
其基本的形式如下：
[<表達式> for <變數> in <可迭代對象> if <條件語句>]
串列生成式允許我們以簡單、直觀的方式從其他序列生成新列表，同時可以包含條件篩選邏輯。
優點：
- 簡潔易讀：串列生成式將迴圈和表達式結合在一行中，避免冗長的代碼結構，是 Python 強調「簡潔而有風格」理念的體現。
- 執行效率高：與使用明確迴圈創建列表相比，串列生成式通常執行速度更快，因為它是在 C 層級進行優化的。
- 減少代碼重複性：它將列表生成邏輯不需要反覆書寫的迴圈結構和條件篩選解決了，使代碼更加模組化與一致。
缺點：
- 可讀性降低：當邏輯過於複雜時（特別是嵌套條件或多重迴圈），串列生成式可能變得難以理解和維護。
- 無法完全取代傳統迴圈：復雜操作（如涉及多個變數的改變或需要進行多重操作排序）在串列生成式中難以實現且不直觀。這類情況下使用傳統的 for 迴圈更為適合。
- 消耗較多記憶體：串列生成式會一次性將所有生成的值保存到內存中，適用於小型數據集，不適用於非常大的列表（如幾百萬項）生成，這時應考慮使用生成器表達式。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 一般寫法
squared = [] # 建立一個空列表，用來存放平方值
# 使用 for 迴圈逐一計算平方
for n in numbers:
squared.append(n**2) # 計算平方後加入列表
# 串列生成式
squared = [n**2 for n in numbers] # 列表推導式：建立平方列表
print(squared)
# 輸出
[1, 4, 9, 16, 25]
🚇 元組 (Tuple)
元組 (tuple) 與列表 (list) 都是用來存放多個數據項的資料結構，要注意他們在特性上不同和相同的地方。
- 不可變性：元組是 不可變的 (immutable)，一旦創建後，元素無法被更改、刪除或重新指派。
- 有序性：元組內的數據是有序的，可以通過索引定位數值，索引從 0 開始。
- 元素類型靈活：元組可以包含不同類型的資料（如數字、字串、布林值等）。
- 性能更優：元組比列表佔用更小的記憶體，因為其不需要支援動態修改，適合存放不需更改的一組數據。
- 典型應用場景：適合用於數據不可改變的情況，如函數的返回多個值。
💡”不可變性”是最重要的特性!
# 建立元組
my_tuple = (1, 2, 3, "Python", True)
print(my_tuple) # 輸出元組內容
# 元組不能修改（會報錯）
# my_tuple[2] = 99 # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
# 元組支持索引與切片
print(my_tuple[3]) # 提取第四個元素
print(my_tuple[:3]) # 提取前三個元素
# 輸出
(1, 2, 3, 'Python', True)
Python(1, 2, 3)
🗂️ 集合(Set)
集合 (set)是用來存儲 不重複元素 的無序集合。其操作靈活高效，特別在去重與集合運算領域有著廣泛應用。
基礎操作
# 建立集合
my_set = {1, 2, 3, 4}
print(my_set) # {1, 2, 3, 4}
# 使用 set() 建立（支援從列表創建集合）
my_set = set([1, 2, 2, 3, "Python"])
print(my_set) # {1, 2, 3, 'Python'} （重複值自動去重）
# 建立空集合
empty_set = set()
print(empty_set) # set()
# 新增元素
my_set = {1, 2}
my_set.add(3)
print(my_set) # {1, 2, 3}
# 刪除元素
my_set = {1, 2, 3}
my_set.remove(2) # 正確刪除
print(my_set)
# 輸出
{1, 2, 3, 4}
{1, 2, 3, 'Python'}
set()
{1, 2, 3}
{1, 3}
集合運算
set_a = {1, 2, 3, 4}
set_b = {3, 4, 5, 6}
# 交集
print(set_a & set_b)
# 聯集
print(set_a | set_b)
# 差集
print(set_a - set_b)
# 對稱集
print(set_a ^ set_b)
# 輸出
{3, 4}
{1, 2, 3, 4, 5, 6}
{1, 2}
{1, 2, 5, 6}
📖 字典(Dictionary)
字典（dict）是 Python 中一種 鍵值對 (Key-Value Pairs) 的資料結構，可以根據鍵快速地查詢對應的值。字典是 Python 中經常使用的資料結構之一，其設計高效且應用廣泛。
- 鍵值對的映射：
- 字典中的每個元素由「鍵 (Key)」和「值 (Value)」組成，形式為：
key: value - 鍵是唯一的，不能有重複；值則可以重複
- 字典中的每個元素由「鍵 (Key)」和「值 (Value)」組成，形式為：
- 可變性 (Mutable)：
- 字典是可變的，可以隨時新增、修改或刪除鍵值對
- 高效查找：
- 字典透過哈希表實現，查詢速度非常快
- 鍵的要求：
- 字典的鍵必須是 不可變 (Immutable) 的資料類型，例如字串、數字、元組，不能是列表或字典（這些是可變的）
建立字典
# 空字典
my_dict = {}# 包含鍵值對的字典
person = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}
print(person)
# 輸出
{'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
取值
可以通過鍵來存取對應的值。如果鍵不存在，直接存取會引發 KeyError。
person = {"name": "Alice", "age": 25}
# 存取存在的鍵
print(person["name"])
# 使用 get() 方法避免 KeyError
print(person.get("city", "Not Found"))
# 輸出
AliceNot Found
新增或修改鍵值對
person = {"name": "Alice", "age": 25}
# 新增鍵值對
person["city"] = "New York"
print(person)
# 修改鍵值對
person["age"] = 30
print(person)
# 輸出
{'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}
刪除鍵值對
person = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}
# 使用 del 刪除
del person["city"]
print(person)
# 使用 pop() 刪除並返回值
age = person.pop("age")
print(person)
print(f"Removed age: {age}")
# 輸出
{'name': 'Alice', 'age': 30}
{'name': 'Alice'}
Removed age: 30
字典遍歷
可以透過 keys()、values() 或 items() 完成鍵、值或鍵值對的迭代。
person = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}
# 遍歷鍵
for key in person.keys():
print(f"Key: {key}")
# 遍歷值
for value in person.values():
print(f"Value: {value}")
# 遍歷鍵值對
for key, value in person.items():
print(f"{key}: {value}")
# 輸出
Key: nameKey: ageKey: cityValue: AliceValue: 30
Value: New Yorkname: Aliceage: 30
city: New York
字典合併
dict_a = {"a": 1, "b": 2}
dict_b = {"c": 3, "d": 4}
# 使用 update()
dict_a.update(dict_b)print(dict_a)
# 使用字典解包語法（Python 3.9+）
merged_dict = {**dict_a, **dict_b}print(merged_dict)
# 輸出
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
🔍綜合比較
下表比較了 Python 中四種常見資料結構的功能差異與適用情境，幫助你在實際開發中做出最佳選擇。
