


Comment insérer et afficher des nœuds dans une liste python à chaînage unique ? (exemple de code)
Comment insérer et afficher des nœuds dans une liste python à chaînage unique ? L'article suivant vous aidera à comprendre ce qu'est une liste à lien unique et comment effectuer certaines opérations très basiques sur une liste à lien unique, telles que l'insertion et la sortie. J'espère qu'il vous sera utile.
Qu'est-ce qu'une liste à chaînage unique ?
Tout d'abord, avant de comprendre les listes à chaînage unique, nous devons comprendre ce qu'est un nœud.
Le nœud est l'élément constitutif de la liste chaînée, qui se compose de deux parties :
1. Partie Données : utilisée pour contenir des données
2. pointez vers le pointeur suivant vers l'emplacement du nœud.
Dans une liste à chaînage unique, la partie adresse de chaque nœud contient des informations sur l'emplacement du nœud suivant ; cela forme une série de chaînes ou de liens. Le premier nœud de la liste chaînée est suivi par le pointeur principal ; le dernier nœud pointe vers Aucun.
Regardons le diagramme suivant pour mieux comprendre cela :
Remarque : dans le diagramme ci-dessus, le dernier élément 1 pointe vers Aucun. Même si ces nœuds sont dessinés de manière contiguë les uns aux autres, ils peuvent ou non se trouver dans des emplacements de mémoire contigus.
Comment insérer et afficher des nœuds dans une liste à chaînage unique ?
1. Créez une liste à chaînage unique
Tout d'abord, vous devez créer un nœud pour créer une liste à chaînage unique. Pour ce faire, nous créons une classe Node en utilisant les propriétés data et nextNode. Comme mentionné précédemment, l'attribut data contiendra les données et nextNode pointera simplement vers le nœud suivant dans la liste chaînée. Nous définissons la valeur par défaut de nextNode sur None. Vous pouvez utiliser les méthodes getter et setter pour ce faire.
Maintenant que la classe Node a été créée, il est temps de créer la classe LinkedList. Celui-ci n'a qu'un seul attribut, la tête. Par défaut, cela indiquera « Aucun ». Si l'en-tête pointe sur "Aucun", cela signifie que la liste chaînée est vide. Pour garder une trace du nombre de nœuds dans la liste chaînée, nous pouvons ajouter un attribut size à la classe LinkedList et lui attribuer la valeur par défaut 0.
2. Insérer un nœud
C'est la méthode de la classe LinkedList. Nous pouvons insérer un nouveau nœud n'importe où dans la liste chaînée, mais pour garder le codage simple et efficace, nous ajouterons toujours de nouveaux nœuds au début de la liste chaînée, en d'autres termes, la tête pointera toujours vers le nœud le plus récemment ajouté ; .
Si nous ajoutons un nouveau nœud à la fin de la liste, nous devons effectuer un travail supplémentaire pour trouver la fin de la liste, puis l'ajouter. C'est une opération inutile. Cependant, cela peut être fait si vous conservez un autre pointeur, appelons-le pointeur de queue, pointant vers le dernier nœud.
Ci-dessous, nous présentons l'ancienne méthode, c'est-à-dire comment insérer un nœud au début de la liste chaînée.
Supposons que nous devions ajouter 7 à la liste chaînée, nous devons effectuer les étapes suivantes :
● Créer un objet nœud, où 7 représente les données, et les points de nœud suivants vers le nœud principal
Quantity Pointez le pointeur principal vers ce nouveau nœud
Enfin, augmentez l'attribut size de 1 et renvoyez True si l'insertion est réussie. C'est une bonne habitude de cette façon ; , l'utilisateur sait ce qui s'est passé.
3. Nœud de sortie
C'est la méthode de la classe LinkedList. Pour imprimer les données dans tous les nœuds de la liste chaînée, nous devons parcourir un nœud à la fois et imprimer la partie données de chaque nœud.
Code d'implémentation :
class Node: def __init__(self,data,nextNode=None): self.data = data self.nextNode = nextNode def getData(self): return self.data def setData(self,val): self.data = val def getNextNode(self): return self.nextNode def setNextNode(self,val): self.nextNode = val class LinkedList: def __init__(self,head = None): self.head = head self.size = 0 def getSize(self): return self.size def addNode(self,data): newNode = Node(data,self.head) self.head = newNode self.size+=1 return True def printNode(self): curr = self.head while curr: print(curr.data) curr = curr.getNextNode() myList = LinkedList() print("Inserting") print(myList.addNode(5)) print(myList.addNode(15)) print(myList.addNode(25)) print("Printing") myList.printNode() print("Size") print(myList.getSize())
Quels sont les avantages et les inconvénients des listes à chaînage unique ?
Avantages :
● C'est une structure de données dynamique dans laquelle l'insertion et la suppression sont simples, car nous n'avons pas besoin pour déplacer l'élément. La simple mise à jour du pointeur suivant fera l'affaire.
●Les structures de données de pile et de file d'attente peuvent être facilement implémentées à l'aide de listes chaînées.
Inconvénients
●Le pointeur suivant occupe de la mémoire supplémentaire.
● Impossible d'accéder de manière aléatoire. La liste chaînée doit être parcourue depuis le début pour atteindre un nœud spécifique.
Ce qui précède représente l’intégralité du contenu de cet article, j’espère qu’il sera utile à l’étude de chacun. Pour un contenu plus passionnant, vous pouvez prêter attention aux colonnes de didacticiels pertinentes du site Web PHP chinois ! ! !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

HaDIDB: Une base de données Python évolutive de haut niveau légère HaDIDB (HaDIDB) est une base de données légère écrite en Python, avec un niveau élevé d'évolutivité. Installez HaDIDB à l'aide de l'installation PIP: PiPinStallHaDIDB User Management Créer un utilisateur: CreateUser () pour créer un nouvel utilisateur. La méthode Authentication () authentifie l'identité de l'utilisateur. FromHadidb.OperationMportUserUser_OBJ = User ("Admin", "Admin") User_OBJ.

Il est impossible de visualiser le mot de passe MongoDB directement via NAVICAT car il est stocké sous forme de valeurs de hachage. Comment récupérer les mots de passe perdus: 1. Réinitialiser les mots de passe; 2. Vérifiez les fichiers de configuration (peut contenir des valeurs de hachage); 3. Vérifiez les codes (May Code Hardcode).

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Guide d'optimisation des performances de la base de données MySQL dans les applications à forte intensité de ressources, la base de données MySQL joue un rôle crucial et est responsable de la gestion des transactions massives. Cependant, à mesure que l'échelle de l'application se développe, les goulots d'étranglement des performances de la base de données deviennent souvent une contrainte. Cet article explorera une série de stratégies efficaces d'optimisation des performances MySQL pour garantir que votre application reste efficace et réactive dans des charges élevées. Nous combinerons des cas réels pour expliquer les technologies clés approfondies telles que l'indexation, l'optimisation des requêtes, la conception de la base de données et la mise en cache. 1. La conception de l'architecture de la base de données et l'architecture optimisée de la base de données sont la pierre angulaire de l'optimisation des performances MySQL. Voici quelques principes de base: sélectionner le bon type de données et sélectionner le plus petit type de données qui répond aux besoins peut non seulement économiser un espace de stockage, mais également améliorer la vitesse de traitement des données.

En tant que professionnel des données, vous devez traiter de grandes quantités de données provenant de diverses sources. Cela peut poser des défis à la gestion et à l'analyse des données. Heureusement, deux services AWS peuvent aider: AWS Glue et Amazon Athena.

Non, MySQL ne peut pas se connecter directement à SQL Server. Mais vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour implémenter l'interaction des données: utilisez Middleware: Exporter les données de MySQL au format intermédiaire, puis importez-les sur SQL Server via Middleware. Utilisation de Database Linker: Business Tools fournit une interface plus conviviale et des fonctionnalités avancées, essentiellement encore implémentées via Middleware.

Les étapes pour démarrer un serveur Redis incluent: Installez Redis en fonction du système d'exploitation. Démarrez le service Redis via Redis-Server (Linux / MacOS) ou Redis-Server.exe (Windows). Utilisez la commande redis-Cli Ping (Linux / MacOS) ou redis-Cli.exe Ping (Windows) pour vérifier l'état du service. Utilisez un client redis, tel que redis-cli, python ou node.js pour accéder au serveur.
