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译者：飞龙
自豪地采用谷歌翻译
你将实现的第一个数据结构是单链表。我将描述数据结构，列出你应该实现的所有操作，并给你实现需要通过的单个测试。你应该首先尝试使用此数据结构，然后再观看我的实现和审计视频，以便你了解该过程。
警告
这些都不是数据结构的高效实现。它们故意做成朴素和缓慢的，以便我们可以在练习 18 和 19 中讲解度量和优化。如果你在行业工作中尝试使用这些数据结构，就会有性能问题。
在面向对象语言（如 Python）中处理许多数据结构时，你需要理解三个常见概念：
在 Python 中，我们将映射这些概念，如下所示：
push，pop，list等）的地方，通常控制器的使用者从来没有真正处理节点或指针。在一些关于算法的书中，你将看到这样的实现，将节点和控制器组合成一个类，但这是非常混乱的，也违反了设计中的问题分离。最好将节点与控制类分开，以便只做一件事并且把它做好，以及你知道错误在哪里。
想象一下，我们想要存储一系列汽车。我们有第一辆车，后面是第二辆，直到最后一辆。想象这个列表，我们可以开始设想一个节点/指针/控制器设计：
Car类的node.value变量。如果你很懒，我们可以调用这个SingleLinkedListNode或SLLNode。SLLNode具有一个链接，指向链表中下一个节点。访问node.next可以让你访问下一辆车。SingleLinkedList，具有诸如push，pop，first或count之类的操作，它们接受Car，并且使用节点在内部进行存储。当你将汽车push到SingleLinkedList控制器上时，它将处理在一个节点的内部链表，来将其存储在最后。注
当 Python 有个相当好用并且快速的
list时，为什么我们要这么做呢？完全是为了学习数据结构。在真实世界中，你可以使用 Python 的list并继续。
为了实现SingleLinkedListNode，我们需要一个简单的类，如下：
class SingleLinkedListNode(object):
def __init__(self, value, nxt, prev):
self.value = value
self.next = nxt
def __repr__(self):
nval = self.next and self.next.value or None
return f"[{self.value}:{repr(nval)}]"
我们必须使用单词nxt，因为next是 Python 中的保留字。除此之外，这是一个非常简单的课程。最复杂的是__repr__函数。当你使用%r格式或在节点上调用repr()时，这会打印调试输出。它应该返回一个字符串。
注
现在花时间了解如何使用
SingleLinkedListNode类手动构建列表，然后手动遍历它。这是一个很好的45分钟 hack spike，尝试练习它。
一旦我们在SingleLinkedListNode类中定义了我们的节点，我们可以确切地知道控制器应该做什么。每个数据结构都有所需的常用操作列表，使其有用。不同的操作花费不同的内存（空间）和时间，一些是昂贵的，另一些是快速的。SingleLinkedListNode的结构使得一些操作非常快，但是许多其他操作非常慢。在实现过程中，你将会了解到它。
查看操作的最简单方法是，查看SingleLinkedList类的框架版本：
class SingleLinkedList(object):
def __init__(self):
self.begin = None
self.end = None
def push(self, obj):
"""将新的值附加到链表尾部。"""
def pop(self):
"""移除最后一个元素并返回它。"""
def shift(self, obj):
"""将新的值附加到链表头部。"""
def unshift(self):
"""移除第一个元素并返回它。"""
def remove(self, obj):
"""寻找匹配的元素并从中移除。"""
def first(self):
"""返回第一个元素的*引用*，不要移除。"""
def last(self):
"""返回最后一个元素的*引用*，不要移除。"""
def count(self):
"""计算链表中的元素数量。"""
def get(self, index):
"""获取下标处的值。"""
def dump(self, mark):
"""转储链表内容的调试函数。"""
在其他练习中，我只会告诉你这些操作，并留给你来弄清楚，但是对于这个练习，我会指导你实现。查看SingleLinkedList中的函数列表，来查看每个操作以及如何使用的注释。
我现在要向你提供测试，实现这个类时，你必须使其能够工作。你会看到我已经遍历了每一个操作，并试图覆盖大部分的边界情况，但是当我进行审计时，你会发现实际上我可能错过了一些。人们常常不会对一些案例进行测试，例如“零个元素”和“一个元素”。
from sllist import *
def test_push():
colors = SingleLinkedList()
colors.push("Pthalo Blue")
assert colors.count() == 1
colors.push("Ultramarine Blue")
assert colors.count() == 2
def test_pop():
colors = SingleLinkedList()
colors.push("Magenta")
colors.push("Alizarin")
assert colors.pop() == "Alizarin"
assert colors.pop() == "Magenta"
assert colors.pop() == None
def test_unshift():
colors = SingleLinkedList()
colors.push("Viridian")
colors.push("Sap Green")
colors.push("Van Dyke")
assert colors.unshift() == "Viridian"
assert colors.unshift() == "Sap Green"
assert colors.unshift() == "Van Dyke"
assert colors.unshift() == None
def test_shift():
colors = SingleLinkedList()
colors.shift("Cadmium Orange")
assert colors.count() == 1
colors.shift("Carbazole Violet")
assert colors.count() == 2
assert colors.pop() == "Cadmium Orange"
assert colors.count() == 1
assert colors.pop() == "Carbazole Violet"
assert colors.count() == 0
def test_remove():
colors = SingleLinkedList()
colors.push("Cobalt")
colors.push("Zinc White")
colors.push("Nickle Yellow")
colors.push("Perinone")
assert colors.remove("Cobalt") == 0
colors.dump("before perinone")
assert colors.remove("Perinone") == 2
colors.dump("after perinone")
assert colors.remove("Nickle Yellow") == 1
assert colors.remove("Zinc White") == 0
def test_first():
colors = SingleLinkedList()
colors.push("Cadmium Red Light")
assert colors.first() == "Cadmium Red Light"
colors.push("Hansa Yellow")
assert colors.first() == "Cadmium Red Light"
colors.shift("Pthalo Green")
assert colors.first() == "Pthalo Green"
def test_last():
colors = SingleLinkedList()
colors.push("Cadmium Red Light")
assert colors.last() == "Cadmium Red Light"
colors.push("Hansa Yellow")
assert colors.last() == "Hansa Yellow"
colors.shift("Pthalo Green")
assert colors.last() == "Hansa Yellow"
def test_get():
colors = SingleLinkedList()
colors.push("Vermillion")
assert colors.get(0) == "Vermillion"
colors.push("Sap Green")
assert colors.get(0) == "Vermillion"
assert colors.get(1) == "Sap Green"
colors.push("Cadmium Yellow Light")
assert colors.get(0) == "Vermillion"
assert colors.get(1) == "Sap Green"
assert colors.get(2) == "Cadmium Yellow Light"
assert colors.pop() == "Cadmium Yellow Light"
assert colors.get(0) == "Vermillion"
assert colors.get(1) == "Sap Green"
assert colors.get(2) == None
colors.pop()
assert colors.get(0) == "Vermillion"
colors.pop()
assert colors.get(0) == None
仔细研究此测试，以便你在尝试实现之前，先了解每个操作应如何工作。我不会一次将所有这些代码写入文件。相反，最好每次只做一个测试，并使其小部分能够工作。
注
这里，如果你不熟悉自动化测试，你可能想要观看视频，来看我怎么做。
当你执行每个测试时，你将审计代码来找到缺陷。最终，你将跟踪你在审计中找到的缺陷数量，但现在你需要在写完代码之后执行审计。“审计”类似于政府认为你偷税漏税的时候，税务局所做的工作。他们遍历每笔交易，每笔收入金额，所有支出金额，以及你为什么这样来花费。代码审核与之类似，因为你遍历每个函数，并分析所有输入参数，以及所有输出值。
要进行基本的审计，你将执行此操作：
test_push。colors = SingleLinkeList()。这意味着我们正在创建colors变量，并调用SingleLinkeList.__ init__函数。__init__函数的顶部，保持测试用例和目标函数（__init__）并排。确认你已经这样做了。然后，确认你使用数值和类型正确的函数参数来调用它。在这种情况下__init__只需要self，它应该是正确的类型。__init__并逐行审计，以相同的方式确认每个函数调用和变量。它的参数数量正确吗？类型正确吗？if语句，for循环，while循环）中，确认逻辑是正确的，并且它处理逻辑中的任何可能的条件。if语句的else子句有错误吗？循环能结束吗？然后潜入每个分支，以相同方式跟踪函数，潜入，检查变量，回来，并检查返回值。return的时候，跳回到test_push调用者，来检查返回值是否匹配期望值，当你调用它的时候。记住，尽管如此，你也可以对__init__中的每个调用搞这么做。test_push函数的末尾时，你就完成了，并且已经完成了它调用的每个函数的递归检查。这个流程一开始似乎很乏味，是的，但是你会越来越快，在视频中你会看到，在运行每个测试之前我都这么做（或至少我真的努力尝试这么做）。我按照以下流程：
我们现在到达了这个部分，你已经准备好尝试它了。首先，浏览测试并研究它的作用，并研究sllist.py中的代码，来弄清楚你需要做什么。我建议当你尝试在SingleLinkeList中实现一个函数时，首先写一些注释来描述它做了什么，然后填充 Python 代码来使这些注释工作。你会看到我在视频中这样做。
当你花了一两个 45 分钟的会话来 Hack 它并试图让它工作时，现在是观看视频的时候了。你首先需要尝试它，以便更好地了解我正在尝试的事情，这样可以使视频更容易理解。视频中我只是编程而不说话，但我会做一个旁白来讨论发生了什么。视频也更快来节省时间，我会剪切掉任何无聊的错误或时间的浪费。
一旦你看到我是怎么做的，你已经做了笔记（对吗？），然后去尝试更严格的东西，并尽可能仔细地执行代码审核过程。
编写代码后，请确保执行第三部分中描述的审计流程。如果你不太确定如何完成，我也将在视频中为这个练习执行审计。
为这次练习准备的深入学习是，完全根据我在第三部分的介绍中描述的方式，尝试再次实现该算法。你还应该尝试思考，这个数据结构中的哪些操作最有可能很慢。完成后，对你创建的内容执行审计。
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