


Comment Python implémente-t-il ses listes : tableau, liste chaînée ou autre chose ?
Dévoilement de l'implémentation de la liste Python
Les listes Python sont des structures de données fondamentales largement utilisées pour gérer des collections d'objets. Comprendre leur implémentation sous-jacente peut fournir des informations précieuses sur leurs fonctionnalités et leurs performances.
Est-ce une liste liée ou un tableau ?
Contrairement aux spéculations, les listes Python ne sont ni liées listes ni tableaux explicitement. Au lieu de cela, ils utilisent une approche hybride qui combine les avantages des deux.
Structure sous-jacente : vecteur avec surallocation
En fouillant dans le code source, nous rencontrons la définition de l'objet de liste dans listobject.h. Il comprend un vecteur ou un tableau de pointeurs, ob_item, qui contient des références à chaque élément de la liste. De plus, deux attributs critiques accompagnent ce vecteur : ob_size, indiquant la taille actuelle de la liste, et alloué, représentant la capacité allouée.
Gestion dynamique de la mémoire
Listes Python utiliser une stratégie de redimensionnement dynamique pour s’adapter aux différentes charges de données. Lorsque la liste est pleine, un nouveau tableau plus grand est alloué selon une formule spécifique. Cette surallocation permet de minimiser la fréquence des opérations de redimensionnement.
Avantages de l'approche hybride
L'implémentation unique de Python combine les avantages des tableaux et des listes chaînées :
- Structure de tableau pour un accès efficace : La nature vectorielle de la liste permet un calcul aléatoire efficace accès à ses éléments.
- Redimensionnement dynamique pour la gestion des données variables : La stratégie de surallocation garantit une expansion en douceur à mesure que la liste s'allonge, atténuant les opérations de redimensionnement excessives.
Conclusion
Les listes Python exploitent une approche hybride, mélangeant efficacement les atouts des tableaux et listes chaînées. L'implémentation résultante fournit une structure de données polyvalente et flexible qui peut gérer efficacement des collections de taille variable.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
