Python 3의 `range()` 객체는 어떻게 빠른 포함 검사를 달성합니까?
Python 3 range() 객체의 빠른 포함 검사
Python 3의 range() 함수는 겉보기에 계산 집약적으로 보일 수 있습니다. 광범위한 회원 자격을 확인합니다. 그러나 이러한 기대와는 달리 최적화된 방식으로 작동합니다.
내부적으로 range()는 전체 내용을 미리 계산하지 않는 스마트 시퀀스 개체를 사용합니다. 대신 시작, 중지 및 단계 값을 저장하고 반복 중에 요청에 따라 숫자를 계산합니다.
결정적으로 range() 개체는 contains 후크를 구현하여 멤버쉽을 스캔하지 않고 효율적으로 계산합니다. 잠재적인 가치. 거의 일정한 시간에 가까운 이 작업을 사용하면 범위의 모든 정수를 반복할 필요가 없습니다.
설명을 위해 사용자 정의 범위 구현을 고려해보세요.
class my_range: # Constructor with start, stop, and step values def __init__(self, start, stop, step): self.start = start self.stop = stop self.step = step # Generator for iterating through the range def __iter__(self): current = self.start if self.step < 0: while current > self.stop: yield current current += self.step else: while current < self.stop: yield current current += self.step # ... (additional methods for length, indexing, etc.) ... # Optimized containment check def __contains__(self, num): # Calculate if num is in the range return (num - self.start) % self.step == 0
이 사용자 정의 구현에는 다음과 같은 몇 가지 기능이 부족합니다. Python range() 객체는 후자의 최적화된 특성을 보여줍니다. range() 객체는 메모리를 효율적으로 관리하고 상당한 계산 오버헤드 없이 포함 검사를 수행하므로 범위 작업을 위한 강력하고 빠른 도구입니다.
위 내용은 Python 3의 `range()` 객체는 어떻게 빠른 포함 검사를 달성합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.
