


So überprüfen Sie, ob Listen Elemente in Python gemeinsam nutzen: Best Practices und Leistungsvergleich
Testen Sie, ob Listen irgendwelche Elemente in Python teilen
Python-Entwickler müssen oft prüfen, ob zwei Listen überlappende Elemente enthalten. Während es einen einfachen Ansatz mit verschachtelten Schleifen gibt, sind effizientere und pythonische Methoden verfügbar.
Gemeinsame Ansätze:
- Schnittmenge festlegen: Wandelt beide Listen in Mengen um und prüft deren Schnittmenge. Obwohl es im Durchschnitt O(n m) ist, muss ein Satz erstellt werden und es kann zu Hashing-Kollisionen kommen.
- Generatorausdruck: Durchläuft eine Liste, während die Mitgliedschaft in der anderen getestet wird. Effizient für Listen mit gemeinsamen Elementen am Anfang.
- Hybrider Ansatz: Konvertiert eine Liste in einen Satz und testet die Mitgliedschaft darin. Kombiniert die Vorteile von Mengen und Generatorausdrücken.
- isdisjoint() Methode: Prüft, ob zwei Mengen (aus den Listen erstellt) disjunkte Elemente haben. Optimal für kleine Listen und wenn gemeinsame Elemente am Anfang stehen.
Leistungsanalyse:
Die Leistung dieser Methoden variiert je nach Listengröße und der Position gemeinsam genutzter Elemente.
Bester Ansatz:
In den meisten Fällen wird die Verwendung der Methode isdisjoint() aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Effizienz empfohlen, insbesondere wenn die Listen klein sind oder gemeinsame Elemente stehen am Anfang. Allerdings kann der Generatorausdruck bei großen Listen mit gemeinsamen Elementen am Anfang eine bessere Leistung erbringen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo überprüfen Sie, ob Listen Elemente in Python gemeinsam nutzen: Best Practices und Leistungsvergleich. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

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.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.
