上一篇中介绍的四种结构相信大家已经看了，剩下的部分我会举例介绍这6种结构及各自的使用场景。
5.deque
deque双端队列，基于list优化了列表两端的增删数据操作。举个例子：
from collections import deque
In [3]: d = deque([3,2,4,0])
In [4]: d.popleft() # 左侧移除元素，O(1)时间复杂度
Out[4]: 3
In [5]: d.appendleft(3) # 左侧添加元素，O(1)时间复杂度
In [6]: d
Out[6]: deque([3, 2, 4, 0]) 适合场景：list左边添加删除的元素时间复杂度都为O（n），所以如果是模拟队列的情况情况下比较忌讳使用list，这时候deque的作用就被凸显出来了，它非常适合列表两端的大量操作。有一点需要注意，加强版的deque牺牲掉了空间的复杂程度所以嵌套deque就要仔细trade-off：
In [9]: sys.getsizeof(deque())
Out[9]: 640
In [10]: sys.getsizeof(list())
Out[10]: 72 其本质在python通过使用长度默认为64的数组来实现deque，从左边删除1个元素的时候，leftindex加1，如果超过64就会释放原来的内存块，重新申请64长度的数组，然后再用block对内存部分进行管理。
6.counter
这个是用来统计元素个数的数据结构，也可以称之为bag或multiset。
from collections import Counter
In [14]: c = Counter([1,3,2,3,4,2,2]) # 统计每个元素的出现次数
In [17]: c
Out[17]: Counter({1: 1, 3: 2, 2: 3, 4: 1})
# 除此之外，还可以统计最常见的项
# 如统计第1最常见的项，返回元素及其次数的元组
In [16]: c.most_common(1)
Out[16]: [(2, 3)] 如果你发现这个场景可以用dict处理，那就用dict处理，最好不要用counter，因为counter可以说是dict的衍生版，但是如果统计元素出现频次，这个时候果断选择counter即可。在这里特别提醒一下，Counter统计的元素要求可哈希，这是什么意思呢？意思就是如果统计list的出现次数是不可行的，但是如果将list转化tuple则哈希就是被允许的了。所以总结一下就是Counter实现基于dict，它将元素存储于keys上，出现次数为values。
7.OrderedDict
它也是继承于dict，其作用是能保证keys数值可以按照既定的顺序取出。
In [25]: from collections import OrderedDict
In [26]: od = OrderedDict({'c':3,'a':1,'b':2})
In [27]: for k,v in od.items():
...: print(k,v)
...:
c 3
a 1
b 2 如果只使用dict没办法保证顺序，keys映射为哈希数值，但是这个数值在散列表中的储存顺序是乱的，所以需要在保证keys有序，就需要选择OrderdDict。这个的本质看cpython里面对一个双向链表self.__root是一直维护的，为什么呢？说直接一点，就是维护着key的顺序。既然提到双向的链表，那么问题就来了，删除键值对如何保证O(1)时间完成?
cpython使用空间换取时间的做法，它内部是存在着一个elf.__map字典去维护的，这个建为key值为指向双向链表节点的link. 这样在删除某个键值对时，通过__map在O(1)内找到link，然后O(1)内从双向链表__root中摘除。
8.heapq
以list作为基础进而优化的数据结构，我们通常叫做堆队列，也称之为优先队列。它的特点是最小元素总是在根节点。
import heapq
In [41]: a = [3,1,4,5,2,1]
In [42]: heapq.heapify(a) # 对a建堆，建堆后完成对a的就地排序
In [43]: a[0] # a[0]一定是最小元素
In [44]: a
Out[44]: [1, 1, 3, 5, 2, 4]
In [46]: heapq.nlargest(3,a) # a的前3个最大元素
Out[46]: [5, 4, 3]
In [47]: heapq.nsmallest(3,a) # a的前3个最小元素
Out[47]: [1, 1, 2] 如果在这个场景中我们需要统计list中几个最大或是最小的几个元素，这个时候使用heapq就是好时机了，不仅如此，它还可以将多个有序小list合并为大list。其原理是堆是一个二叉树，其父节点的值只会大于或者小于其子节点的值，原理和堆排序是非常类似的。
9.defaultdict
defaultdict可以说是一个自带默认工厂的dict，工厂的全称是对象工厂。
基本dict键的值没有一个默认数据类型，如果值为list，必须要手动创建：
words=['book','nice','great','book']
d = {}
for i,word in enumerate(words):
if word in d:
d[word].append(i)
else:
d[word]=[i] # 显示的创建一个list 但是如果使用defaultdict：
from collections import defaultdict
d = defaultdict(list) # 创建字典值默认为list的字典
for i,word in enumerate(words):
d[word] = i 当我们省略if逻辑判断，这个时候代码就清晰了一瞬间。上面defaultdict(list)这行代码的默认创建数值为list的字典，这还可以构造defaultdict(set), defaultdict(dict)等等，这就是对象工厂可以做到的内容。根据前文说的这些所有内容可以推断出，适用于键的值必须要有一个有默认值的场景。其原理在于调用工厂函数来对确实键的值进行提供。
10.ChainMap
在使用ChainMap的前提是假设你需要将多个dict来合并成一个大的dict，在这样的条件下，ChainMap就是你的最优解，其同步更改的特性会让你方便很多很多。举个例子：
In [55]: from collections import ChainMap
In [56]: d1 = {'a':1,'c':3,'b':2}
In [57]: d2 = {'d':1,'e':5}
In [58]: dm = ChainMap(d1,d2)
In [59]: dm
Out[59]: ChainMap({'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}, {'d': 1, 'e': 5}) ChainMap后返回一个大dict视图，如果修改其对应键值对，原小dict也会改变：
In [86]: dm.maps # 返回一个字典list
Out[86]: [{'a': 2, 'c': 3, 'b': 2, 'd': 10}, {'d': 1, 'e': 5}]
In [87]: dm.maps[0]['d']=20 # 修改第一个dict的键等于'd'的值为20
In [88]: dm
Out[88]: ChainMap({'a': 2, 'c': 3, 'b': 2, 'd': 20}, {'d': 1, 'e': 5})
In [89]: d1 # 原小dict的键值变为20
Out[89]: {'a': 2, 'c': 3, 'b': 2, 'd': 20} 在选择ChainMap的时候是这个场景需要我们有多个字典或者映射，想集合成为一个单独的映射。有经验的人可以说是通过update来进行合并，但是这样会导致建立了一个新的内存结构，不仅浪费空间，而且对新字典更改时不会与原字典同步。
通过两篇文章已经介绍了4种基本的常用结构，6种基于它们进而优化的特定结构。