Pythonリストは、フードの下に動的な配列またはリンクリストですか？

Pythonリストは、リンクされたリストではなく動的配列として実装されています。 1）それらは連続したメモリブロックに保存されます。これは、アイテムを追加するときに再割り当てが必要になる場合があり、パフォーマンスに影響を与えます。 2）リンクされたリストは、効率的な挿入/削除を提供しますが、インデックスアクセスが遅くなり、Pythonのデザイナーがパフォーマンスとユーザビリティのバランスのために動的配列を選択するようになります。 3）大規模なデータセットの場合、リストを事前に割り当てるスペースは効率を高めることができ、アレイモジュールまたはnumpyを使用すると、均一なデータのパフォーマンスを最適化できます。

Pythonリストは、リンクされたリストではなく、フードの下の動的配列です。この設計の選択は、興味深い方法でパフォーマンスとメモリの使用に影響を与えます。 Pythonリストの核心に飛び込んで、これがコーディングプラクティスにどのように影響するかを調べましょう。

Pythonリストは動的配列として実装されています。つまり、隣接するメモリブロックに保存されます。アイテムをリストに追加すると、Pythonが現在のブロックがいっぱいの場合、新しい大きなメモリブロックを割り当てる必要がある場合があります。この再割り当ては、パフォーマンスの点で少しコストがかかる場合がありますが、リストが提供する柔軟性と使いやすさとのトレードオフです。

さて、リンクされたリストはなぜですか？リンクされたリストは、任意の位置でより効率的な挿入と削除を可能にしますが、それらには独自の頭痛が伴います。たとえば、インデックスによるリンクリストの要素にアクセスすることは、最初からリストを通過する必要があるため、遅くなります。 Pythonのデザイナーは、パフォーマンスと使いやすさのバランスをとるために動的な配列を選択しました。

Pythonリストで再生し、動的な性質を実行する方法を説明するためのクイックコードスニペットを次に示します。

 ＃空のリストを作成しましょう
my_list = []

＃いくつかの要素を追加します
範囲（10）のIの場合：
    my_list.append（i）
    print（f "appending {i}：{my_list}"）後のリスト）

＃最初に挿入しましょう
my_list.insert（0、 'start'）
print（f "最初に「開始」を挿入した後のリスト：{my_list}"）

要素を追加すると、リストが動的に成長する方法に注目してください。それがダイナミックアレイの美しさです。

しかし、その意味について話しましょう。大規模なリストを使用している場合は、頻繁に再割り当てを避けるためにスペースを事前に割り当てたい場合があります。これがあなたが使用できるトリックです：

 ＃サイズ1000のリストを事前に割り当てます
large_list = [none] * 1000

＃今では、再割り当てを心配することなくそれを埋めることができます
範囲のIの場合（1000）：
    large_list [i] = i

このアプローチは、大規模なデータセットの方が効率的です。ただし、必ずしも必要であるとは限りません。リンクリストの管理のオーバーヘッドは、一般に、Pythonのほとんどのユースケースの利点を上回ります。

心に留めておくべきことの1つは、Pythonリストは動的な配列ですが、C。pythonリストの固定サイズの配列ほど単純ではないことです。この柔軟性は、汎用プログラミングに最適ですが、慎重に管理されていなければパフォーマンスの問題につながる可能性があります。

たとえば、整数のリストを扱っている場合は、均一なデータに対してよりメモリ効率が高いarrayモジュールの使用を検討することをお勧めします。

インポートアレイ

＃整数の配列を作成します
int_array = array.array（ 'i'、[1、2、3、4、5]）
print（int_array）＃出力：array（ 'i'、[1、2、3、4、5]）

このarrayオブジェクトは、Cスタイルの配列に似ており、同じタイプの大規模なデータセットでより効率的になります。

私の経験では、Pythonリストの基礎となる実装を理解することは、特定のシナリオでパフォーマンスを最適化するために重要でした。たとえば、大規模なデータセットの処理を伴うプロジェクトで作業する場合、数値データにarrayモジュールを使用すると、標準リストを使用してパフォーマンスが大幅に向上することがわかりました。

したがって、Pythonリストは動的な配列であり、それは一般的に良いことですが、 arrayなどの他のデータ構造や、より専門的なタスクのためにNumpyなどのサードパーティライブラリを使用するタイミングをいつ使用するかを知る価値があります。コーディングの決定における柔軟性、パフォーマンス、およびメモリ使用のトレードオフを常に考慮してください。

Pythonの美しさはその柔軟性ですが、大きな力があることは大きな責任を負うことを忘れないでください。リストがフードの下でどのように機能するかを理解して、より効率的で効果的なコードを書くことを使用してください。

以上がPythonリストは、フードの下に動的な配列またはリンクリストですか？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。