このブログでは、Python のさまざまな「シーケンス」クラスと、一般的に使用される 3 つの組み込みデータ構造であるリスト クラス (list) について話しましょう。タプルクラス(tuple)と文字列クラス(str)の本質。
お気づきかどうかはわかりませんが、これらのクラスには明らかな共通点があります。これらはすべて、複数のデータ要素を保存するために使用できます。最も重要な機能は、各クラスが添え字 (インデックス) アクセスをサポートしていることです。データへのシーケンスの要素 (構文 Seq[i] の使用など)。実際、上記の各クラスは配列などの単純なデータ構造で表されます。
しかし、Python に詳しい読者は、これら 3 つのデータ構造にはいくつかの違いがあることをご存じかもしれません。たとえば、タプルと文字列は変更できませんが、リストは変更できます。
コンピュータ アーキテクチャでは、コンピュータのメイン メモリがビット情報で構成されていることが知られています。これらのビットは通常、より大きな単位に分類され、これらの単位は次のものに依存します。正確なシステムアーキテクチャ。一般的な単位はバイトで、これは 8 ビットに相当します。
コンピュータ システムには膨大な数のストレージ バイトがありますが、どのようにして情報のどのバイトが存在するかを確認できるでしょうか?答えは、誰もが通常知っているストレージ アドレスです。ストレージアドレスに基づいて、メインメモリ内の任意のバイトに効果的にアクセスできます。実際、ストレージの各バイトは、アドレスとして機能する一意の 2 進数に関連付けられています。次の図に示すように、各バイトにはストレージ アドレスが割り当てられます。
# 一般的に、プログラミング言語は、識別子が格納されているアドレスとそれに関連付けられた値との関係を記録します。関係が保存されています。たとえば、識別子 x がメモリ内の特定の値に関連付けられると宣言すると、識別子 y は他の値に関連付けられる可能性があります。関連する変数のグループをコンピューター メモリの連続した領域に次々に保存できます。このアプローチを配列と呼びます。
Python の例を見てみましょう。テキスト文字列 HELLO は、順序付けられた文字の列として保存されます。文字列の各 Unicode 文字には 2 バイトの記憶領域が必要であると想定されています。一番下の数字は文字列のインデックス値です。
配列内の各項目を指定するために特定のインデックスを持つ複数の変数を構築する必要がなく、ほぼすべてのプログラミング言語で配列に複数の値を格納できることがわかります ( C、Java、C#、C など）ですが、Python にはそれ以上の利点があります。 Python がリストを構築するとき、配列やリストのサイズを事前に定義する必要がないことは、馴染みのある読者ならご存知かもしれませんが、逆に、Python ではリストは動的な性質を持っており、必要なデータ要素を継続的に追加できます。リスト。次に、Python リストの知識を見てみましょう (Python リストにすでに精通している読者は、すぐに参照するかスキップできます)。
[ele1, ele2 、 ele3 、 ele4, ...]
(ele1, ele2, ele3, ele4, ...)
タプルは固定されているため、リストよりもメモリ領域の使用率が高く、残りの領域を使用して動的配列を作成する必要がありません。
最初に Python の IDE でリストを作成し、次にリストの組み込み操作を大まかに見ていきます。最初に test_list という名前のリストを作成し、次に要素を変更 (挿入または削除) し、その逆の手順を実行します。
>>> test_list = []# 创建名为test_list的空列表
>>> test_list.append("Hello")
>>> test_list.append("World")
>>> test_list
['Hello', 'World']
>>> test_list = ["Hello", "Array", 2019, "easy learning", "DataStructure"]# 重新给test_list赋值
>>> len(test_list)# 求列表的长度
5
>>> test_list[2] = 1024# 修改列表元素
>>> test_list
['Hello', 'Array', 1024, 'easy learning', 'DataStructure']
>>>
>>> test_list.insert(1, "I love")# 向列表中指定位置中插入一个元素
>>> test_list
['Hello', 'I love', 'Array', 1024, 'easy learning', 'DataStructure']
>>> test_list.append(2020)# 向列表末尾增加一个元素
>>> test_list
['Hello', 'I love', 'Array', 1024, 'easy learning', 'DataStructure', 2020]
>>>
>>> test_list.pop(1)# 删除指定位置的元素
'I love'
>>> test_list.remove(2020)# 删除指定元素
>>>
>>> test_list.index('Hello')# 查找某个元素的索引值
0
>>> test_list.index('hello')# 如果查找某个元素不在列表中，返回ValueError错误
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#11>", line 1, in <module>
test_list.index('hello')
ValueError: 'hello' is not in list
>>>
>>> test_list.reverse()# 反转整个列表
>>> test_list
['DataStructure', 'easy learning', 2019, 'Array', 'Hello']
>>> test_list.clear()# 清空列表
>>> test_list
[]上記のコードを見ると、リストの関連操作 (追加、削除、変更、確認) がわかります。これはすでに非常に強力です。ここには示されていないいくつかの組み込みメソッドもあり、読者に委ねられています。
それでは、コーディングの実践を通じて、この追加事項と、メモリ内に保持される配列の実際のサイズと指定されたサイズ空間のデモンストレーションとの関係を見てみましょう。
Jupyter ノートブックに移動して練習します。または、任意のエディターまたは開発環境を使用してください。以下に書かれたコードをコピーします。
# 导入sys模块能方便我们使用gestsizeof函数
import sys
# set n
n = 20
# set empty list
list = []
for i in range(n):
a = len(list)
# 调用getsizeof函数用于给出Python中存储对象的真实字节数
b = sys.getsizeof(list)
print('Length:{0:3d}; Size of bytes:{1:4d}'.format(a, b))
# Increase length by one
list.append(n)コードを実行すると、次の出力が表示されます。
ここで、リストの長さを増やすと、バイト数も増加します。分析してみましょう。長さ: 1
の位置にある要素がリストに入力されると、バイト数は 64 から 96 にジャンプし、32 バイト増加します。この実験は 64 ビット マシンで実行されたため、各メモリ アドレスは 64 ビット (つまり 8 バイト) であることを意味します。追加の 32 バイトは、4 つのオブジェクト参照を格納するために割り当てられる配列のサイズです。 2 番目、3 番目、または 4 番目の要素を追加しても、メモリ使用量は変わりません。バイト数 96 は、4 つのオブジェクトへの参照を提供できます。
96 = 64 8 倍 4
長さ:10
の場合时，字节数从一开始的64跳到192，能存下16个对象的引用，
192 = 64 + 8 times 16
一直到Length: 17
后又开始跳转，所以理论上264个字节数应该可以存下25个对象
264 = 64 + 8 times 25
但因为我们在代码中设置n=20，然后程序就终止了。
我们可以看到Python内置的list类足够智能，知道当需要额外的空间来分配数据时，它会为它们提供额外的大小，那么这究竟是如何被实现的呢？
好吧，答案是动态数组。说到这里，不知道大家学Python列表的时候是不是这样想的——列表很简单嘛，就是list()类、用中括号[]括起来，然后指导书籍或文档上的各类方法append、insert、pop...在各种IDE一顿操作过后，是的我觉得我学会了。
但其实背后的原理真的很不简单，比如我举个例子：A[-1]这个操作怎么实现？列表切片功能怎么实现？如何自己写pop()默认删除列表最右边的元素(popleft删除最左边简单)？...这些功能用起来爽，但真的自己实现太难了（我也还在学习中，大佬们请轻喷！）如果我们能学习并理解，肯定可以加强我们对数组这一结构的理解。
动态数组是内存的连续区域，其大小随着插入新数据而动态增长。在静态数组中，我们需要在分配时指定大小。在定义数组的时候，其实计算机已经帮我们分配好了内存来存储，实际上我们不能扩展数组，因为它的大小是固定的。比如：我们分配一个大小为10的数组，则不能插入超过10个项目。
但是动态数组会在需要的时候自动调整其大小。这一点有点像我们使用的Python列表，可以存储任意数量的项目，而无需在分配时指定大小。
所以实现一个动态数组的实现的关键是——如何扩展数组？当列表list1的大小已满时，而此时有新的元素要添加进列表，我们会执行一下步骤来克服其大小限制的缺点：
接下来要思考的问题是，新数组应该多大？通常我们得做法是：新数组的大小是已满的旧数组的2倍。我们将在Python中编程实现动态数组的概念，并创建一个简单的代码，很多功能不及Python强大。
在Python中，我们利用ctypes的内置库来创建自己的动态数组类，因为ctypes模块提供对原始数组的支持，为了更快的对数组进行学习，所以对ctypes的知识可以查看官方文档进行学习。关于Python的公有方法与私有方法，我们在方法名称前使用双下划线**__**使其保持隐藏状态，代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time: 2019-11-01 17:10
# @Author: yuzhou_1su
# @ContactMe : https://blog.csdn.net/yuzhou_1shu
# @File: DynamicArray.py
# @Software: PyCharm
import ctypes
class DynamicArray:
"""A dynamic array class akin to a simplified Python list."""
def __init__(self):
"""Create an empty array."""
self.n = 0 # count actual elements
self.capacity = 1# default array capacity
self.A = self._make_array(self.capacity)# low-level array
def is_empty(self):
""" Return True if array is empty"""
return self.n == 0
def __len__(self):
"""Return numbers of elements stored in the array."""
return self.n
def __getitem__(self, i):
"""Return element at index i."""
if not 0 <= i < self.n:
# Check it i index is in bounds of array
raise ValueError('invalid index')
return self.A[i]
def append(self, obj):
"""Add object to end of the array."""
if self.n == self.capacity:
# Double capacity if not enough room
self._resize(2 * self.capacity)
self.A[self.n] = obj# Set self.n index to obj
self.n += 1
def _resize(self, c):
"""Resize internal array to capacity c."""
B = self._make_array(c) # New bigger array
for k in range(self.n):# Reference all existing values
B[k] = self.A[k]
self.A = B# Call A the new bigger array
self.capacity = c # Reset the capacity
@staticmethod
def _make_array(c):
"""Return new array with capacity c."""
return (c * ctypes.py_object)()
def insert(self, k, value):
"""Insert value at position k."""
if self.n == self.capacity:
self._resize(2 * self.capacity)
for j in range(self.n, k, -1):
self.A[j] = self.A[j-1]
self.A[k] = value
self.n += 1
def pop(self, index=0):
"""Remove item at index (default first)."""
if index >= self.n or index < 0:
raise ValueError('invalid index')
for i in range(index, self.n-1):
self.A[i] = self.A[i+1]
self.A[self.n - 1] = None
self.n -= 1
def remove(self, value):
"""Remove the first occurrence of a value in the array."""
for k in range(self.n):
if self.A[k] == value:
for j in range(k, self.n - 1):
self.A[j] = self.A[j+1]
self.A[self.n - 1] = None
self.n -= 1
return
raise ValueError('value not found')
def _print(self):
"""Print the array."""
for i in range(self.n):
print(self.A[i], end=' ')
print()上面我们已经实现了一个动态数组的类，相信都很激动，接下来让我们来测试一下，看能不能成功呢？在同一个文件下，写的测试代码如下：
def main():
# Instantiate
mylist = DynamicArray()
# Append new element
mylist.append(10)
mylist.append(9)
mylist.append(8)
# Insert new element in given position
mylist.insert(1, 1024)
mylist.insert(2, 2019)
# Check length
print('The array length is: ', mylist.__len__())
# Print the array
print('Print the array：')
mylist._print()
# Index
print('The element at index 1 is :', mylist[1])
# Remove element
print('Remove 2019 in array:')
mylist.remove(2019)
mylist._print()
# Pop element in given position
print('Pop pos 2 in array:')
# mylist.pop()
mylist.pop(2)
mylist._print()
if __name__ == '__main__':
main()激动人心的时刻揭晓，测试结果如下。请结合测试代码和数组的结构进行理解，如果由疏漏，欢迎大家指出。
The array length is:5 Print the array： 10 1024 2019 9 8 The element at index 1 is : 1024 Remove 2019 in array: 10 1024 9 8 Pop pos 2 in array: 10 1024 8
通过以上的介绍，我们知道了数组存在静态和动态类型。而在本博客中，我们着重介绍了什么是动态数组，并通过Python代码进行实现。希望你能从此以复杂的方式学会数组。总结发言，其实越是简单的操作，背后实现原理可能很复杂。
以上がPython での動的配列の実装: 初心者から熟練者までの詳細内容です。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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