Noções Básicas de Estruturas de Dados

9 exemplos para você começar com os contêineres embutidos do Python - 6 básicos e 3 intermediários.

Pré-requisitos

• Python 3.14.0 e familiaridade com Noções Básicas de Python.

Exemplos Básicos

1. Lista - Sequência Mutável Ordenada

Adicione, indexe e fatie sequências.

items = ["a", "b", "c"]
items.append("d")
first = items[0]
middle = items[1:3]

• O(1) para adicionar ao final; O(n) para inserir no início.
• Listas são heterogêneas - todos os tipos de objetos são permitidos.
• Fatiamento retorna uma nova lista (cópia rasa de referências).

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2. Tupla - Sequência Imutável Fixa

Agrupe valores relacionados que não devem mudar.

point = (10, 20)
x, y = point
record = ("ada", 1842)

• Tuplas são hashable quando todos os elementos são hashable.
• Tupla de elemento único precisa de vírgula final: (42,).
• Desempacotamento funciona em atribuições e loops for.

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3. dict - Mapeamento Chave-Valor

Pesquisa rápida por chave hashable.

user = {"id": 1, "name": "Ada"}
user["email"] = "ada@example.com"
for key, value in user.items():
    print(key, value)

• Média de O(1) para obter/definir/excluir por chave.
• Ordem de inserção preservada (garantia de linguagem desde 3.7).
• Chaves devem ser hashable - não listas mutáveis como chaves.

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4. set - Coleção Única Não Ordenada

Pertinência e álgebra de conjuntos.

tags = {"python", "data", "python"}
tags.add("ml")
assert "data" in tags
common = {"a", "b"} & {"b", "c"}  # {"b"}

• Literais usam {} apenas para dicionários - conjuntos precisam de set() ou {"x"} com valores.
• Média de O(1) para testes in - ótimo para verificações de deduplicação.
• União/interseção/diferença via operadores |, &, -.

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5. Tabela Resumo Big-O

*Caso médio; colisões de hash no pior caso degradam dict/set.

• Escolha set/dict quando precisar de pertinência rápida.
• Escolha list quando ordem e duplicatas importam com acesso por índice.
• Perfilar caminhos críticos - constantes importam para n pequeno.

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6. collections.deque para Filas

Adição/remoção rápida de ambas as extremidades.

from collections import deque
 
queue: deque[str] = deque()
queue.append("job-1")
queue.append("job-2")
next_job = queue.popleft()

• list.pop(0) é O(n); deque.popleft() é O(1).
• maxlen opcional descarta os itens mais antigos automaticamente.
• Não é uma fila de prioridade - use heapq para ordenação por prioridade.

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Exemplos Intermediários

7. defaultdict para Agrupamento

Evite verificações manuais de existência de chave ao construir grupos.

from collections import defaultdict
 
by_role: defaultdict[str, list[str]] = defaultdict(list)
for name, role in [("Ada", "admin"), ("Linus", "dev"), ("Guido", "dev")]:
    by_role[role].append(name)

• Fábrica executa apenas em chaves ausentes.
• Ainda é um dicionário - mesmos padrões de iteração e serialização.
• Prefira sobre setdefault quando o padrão for um mutável novo.

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8. Counter para Frequências

Conte itens hashable em uma única passagem.

from collections import Counter
 
words = ["a", "b", "a", "c", "a", "b"]
counts = Counter(words)
print(counts.most_common(2))  # [('a', 3), ('b', 2)]

• Subtraia contadores para diferenças de multiconjuntos.
• elements() expande contagens de volta para itens repetidos.
• Ótimo para análise de logs e esboços de histogramas.

9. Named Tuple para Registros Leves

Acesso a campos legível sem uma classe completa.

from typing import NamedTuple
 
class Point(NamedTuple):
    x: int
    y: int
 
p = Point(3, 4)
print(p.x, p.y)

• Imutável - seguro como chaves de dicionário quando os campos são hashable.
• dataclass é frequentemente melhor quando você precisa de padrões ou métodos.
• TypedDict se encaixa em dicionários em formato JSON que permanecem dicionários em tempo de execução.

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