So implementieren Sie einfach verknüpfte Listen in Python
class Node: def __init__(self,value): self.value = value self.next = None class LinkedList: def __init__(self): self.head = None def add_front(self,value): new_node = Node(value) new_node.next = self.head self.head = new_node def add_back(self,value): new_node = Node(value) if self.head is None: self.head = new_node else: current = self.head while current.next is not None: current = current.next current.next = new_node def print_list(self): current = self.head while current is not None: print(current.value) current = current.next list1 = LinkedList() list1.add_front(1) list1.add_front(2) list1.add_back(3) list1.print_list()
1. Knotenklasse:
- Stellt ein einzelnes Element in der verknüpften Liste dar.
- Jeder Knoten hat zwei Attribute: „Wert“, um Daten zu speichern, und „Next“, um auf den nächsten Knoten in der Liste zu verweisen.
- Wenn ein Knoten erstellt wird, wird sein nächster Zeiger auf „Keine“ gesetzt.
2. LinkedList-Klasse:
- Verwaltet die verknüpften Listenoperationen.
- Verfügt über ein Attribut head, das den Ausgangspunkt der verknüpften Liste darstellt. Anfangs ist head auf „None“ gesetzt, da die Liste leer ist.
3. add_front-Methode:
- Fügt einen neuen Knoten am Anfang der verknüpften Liste hinzu.
- Ein neuer Knoten wird mit dem angegebenen Wert erstellt.
- Der nächste Zeiger des neuen Knotens wird auf den aktuellen Kopf der Liste gesetzt.
- Der Kopf der Liste wird dann auf den neuen Knoten aktualisiert.
4. add_back-Methode:
- Fügt einen neuen Knoten am Ende der verknüpften Liste hinzu.
- Ein neuer Knoten wird mit dem angegebenen Wert erstellt.
- Wenn die Liste leer ist (d. h. der Kopf ist „Keiner“), wird der neue Knoten als Kopf festgelegt.
- Wenn die Liste nicht leer ist, geht sie bis zum Ende der Liste und aktualisiert dann den nächsten Zeiger des letzten Knotens, um auf den neuen Knoten zu zeigen.
5. print_list-Methode:
- Druckt alle Werte in der verknüpften Liste vom Kopf bis zum Ende.
- Beginnt am Kopf und iteriert mit dem nächsten Zeiger durch jeden Knoten, bis er das Ende (Keine) erreicht, und gibt den Wert jedes Knotens aus.
6. Anwendungsbeispiel:
- Eine Instanz von LinkedList wird erstellt.
- add_front wird zweimal aufgerufen, um Knoten mit den Werten 1 und 2 an den Anfang der Liste hinzuzufügen.
- add_back wird aufgerufen, um einen Knoten mit dem Wert 3 am Ende der Liste hinzuzufügen.
- print_list wird aufgerufen, um die Werte aller Knoten in der verknüpften Liste zu drucken. Die Ausgabe ist 2, 1, 3, was zeigt, dass Knoten korrekt hinzugefügt wurden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie einfach verknüpfte Listen in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
