Python で単一リンクリストを実装する方法
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.ノードクラス:
- リンクされたリスト内の個々の要素を表します。
- 各ノードには、データを保存する value とリスト内の次のノードを指す next という 2 つの属性があります。
- ノードが作成されると、その次のポインターは None に設定されます。
2. LinkedList クラス:
- リンクされたリストの操作を管理します。
- リンクされたリストの開始点である属性 head を持ちます。最初は、リストが空であるため、head は None に設定されます。
3. add_front メソッド:
- リンクされたリストの先頭に新しいノードを追加します。
- 指定された値で新しいノードが作成されます。
- 新しいノードの次のポインタは、リストの現在の先頭に設定されます。
- リストの先頭が新しいノードに更新されます。
4. add_back メソッド:
- リンクされたリストの末尾に新しいノードを追加します。
- 指定された値で新しいノードが作成されます。
- リストが空の場合 (つまり、ヘッドが None の場合)、新しいノードがヘッドとして設定されます。
- リストが空でない場合は、リストの最後まで移動し、最後のノードの次のポインタを新しいノードを指すように更新します。
5. print_list メソッド:
- リンクされたリスト内のすべての値を先頭から最後まで出力します。
- 先頭から開始し、次のポインターを使用して最後 (なし) に到達するまで各ノードを反復処理し、各ノードの値を出力します。
6.使用例:
- LinkedList のインスタンスが作成されます。
- add_front は 2 回呼び出され、値 1 と 2 を持つノードをリストの先頭に追加します。
- add_back を呼び出して、値 3 のノードをリストの末尾に追加します。
- print_list は、リンクされたリスト内のすべてのノードの値を出力するために呼び出されます。出力は 2、1、3 で、ノードが正しく追加されたことを示しています。
以上がPython で単一リンクリストを実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
