Adakah Python menyenaraikan susunan dinamik atau senarai yang dipautkan di bawah tudung?

Senarai Python dilaksanakan sebagai tatasusunan dinamik, bukan senarai yang dikaitkan. 1) Mereka disimpan dalam blok memori bersebelahan, yang mungkin memerlukan pengagihan semula apabila menambahkan item, mempengaruhi prestasi. 2) Senarai yang dipautkan akan menawarkan penyisipan/penghapusan yang cekap tetapi akses yang diindeks lebih perlahan, pereka Python terkemuka untuk memilih array dinamik untuk keseimbangan prestasi dan kebolehgunaan. 3) Untuk dataset yang besar, ruang senarai pra-pengubahsuaian dapat meningkatkan kecekapan, dan menggunakan modul array atau numpy dapat mengoptimumkan prestasi untuk data homogen.

Senarai Python sememangnya array dinamik di bawah hud, bukan senarai yang dikaitkan. Pilihan reka bentuk ini memberi kesan kepada prestasi dan penggunaan memori mereka dengan cara yang menarik. Mari kita menyelam ke dalam senarai Python dan meneroka bagaimana ini mempengaruhi amalan pengekodan kami.

Senarai Python dilaksanakan sebagai tatasusunan dinamik, yang bermaksud mereka disimpan dalam blok memori yang bersebelahan. Apabila anda memasukkan item ke senarai, Python mungkin perlu memperuntukkan blok memori yang lebih besar jika blok semasa penuh. Pengagihan semula ini boleh menjadi agak mahal dari segi prestasi, tetapi ia adalah perdagangan untuk fleksibiliti dan kemudahan penggunaan yang disediakan oleh senarai.

Sekarang, mengapa tidak disambungkan senarai? Senarai yang dipautkan akan membolehkan penyisipan dan penghapusan yang lebih cekap pada kedudukan sewenang -wenangnya, tetapi mereka akan datang dengan set sakit kepala mereka sendiri. Sebagai contoh, mengakses elemen dalam senarai yang dipautkan oleh indeks akan lebih perlahan kerana anda perlu melintasi senarai dari awal. Pereka Python memilih array dinamik untuk mengimbangi prestasi dan kemudahan penggunaan.

Berikut adalah coretan kod cepat untuk menggambarkan bagaimana anda boleh bermain dengan senarai Python dan melihat sifat dinamik mereka dalam tindakan:

 # Mari buat senarai kosong
my_list = []

# Tambah beberapa elemen
untuk saya dalam julat (10):
    my_list.append (i)
    cetak (f "senarai selepas penambahan {i}: {my_list}")

# Sekarang mari masukkan pada awal
my_list.insert (0, 'Mula')
cetak (f "senarai selepas memasukkan 'mula' pada permulaan: {my_list}")

Perhatikan bagaimana senarai tumbuh secara dinamik ketika kita menambahkan unsur -unsur? Itulah keindahan tatasusunan dinamik.

Tetapi mari kita bercakap mengenai implikasi. Apabila anda bekerja dengan senarai besar, anda mungkin ingin memperuntukkan ruang untuk mengelakkan pengabaian yang kerap. Inilah helah yang boleh anda gunakan:

 # Pra-memperuntukkan senarai saiz 1000
large_list = [none] * 1000

# Sekarang anda boleh mengisinya tanpa perlu risau tentang pengagihan semula
untuk saya dalam julat (1000):
    large_list [i] = i

Pendekatan ini boleh menjadi lebih cekap untuk dataset besar. Walau bagaimanapun, ia tidak semestinya perlu atau lebih bermanfaat. Overhead menguruskan senarai yang dipautkan pada umumnya akan melebihi manfaat untuk kebanyakan kes penggunaan di Python.

Satu perkara yang perlu diingat ialah walaupun senarai Python adalah tatasusunan dinamik, mereka tidak semudah array saiz tetap dalam senarai C. python boleh memegang unsur-unsur pelbagai jenis, yang menambah satu lagi lapisan kerumitan. Fleksibiliti ini sangat bagus untuk pengaturcaraan umum tetapi boleh membawa kepada isu-isu prestasi jika tidak diuruskan dengan teliti.

Sebagai contoh, jika anda berurusan dengan senarai bilangan bulat, anda mungkin ingin mempertimbangkan menggunakan modul array , yang lebih efisien memori untuk data homogen:

 pelbagai import

# Buat pelbagai bilangan bulat
int_array = array.array ('i', [1, 2, 3, 4, 5])
cetak (int_array) # output: array ('i', [1, 2, 3, 4, 5])

Objek array ini lebih mirip dengan pelbagai gaya C dan boleh menjadi lebih efisien untuk dataset besar jenis yang sama.

Dalam pengalaman saya, memahami pelaksanaan asas senarai Python telah menjadi penting untuk mengoptimumkan prestasi dalam senario tertentu. Sebagai contoh, apabila mengusahakan projek yang melibatkan pemprosesan dataset yang besar, saya mendapati bahawa menggunakan modul array untuk data berangka yang lebih baik meningkatkan prestasi berbanding menggunakan senarai standard.

Oleh itu, sementara senarai Python adalah array dinamik, dan itu pada umumnya adalah perkara yang baik, ia patut mengetahui bila menggunakan struktur data lain seperti array atau perpustakaan pihak ketiga seperti Numpy untuk tugas yang lebih khusus. Sentiasa pertimbangkan perdagangan antara fleksibiliti, prestasi, dan penggunaan memori dalam keputusan pengekodan anda.

Ingat, keindahan Python adalah fleksibiliti, tetapi dengan kuasa besar datang tanggungjawab yang besar. Gunakan pemahaman anda tentang bagaimana senarai berfungsi di bawah tudung untuk menulis kod yang lebih cekap dan berkesan.

Atas ialah kandungan terperinci Adakah Python menyenaraikan susunan dinamik atau senarai yang dipautkan di bawah tudung?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!