


Adakah Senarai Python Dilaksanakan sebagai Senarai Terpaut atau Array?
Pelaksanaan Senarai Python Didedahkan
Adakah Ia Senarai Terpaut atau Tatasusunan?
Dalam bidang operasi senarai Python, pelaksanaan asas masih menjadi misteri kepada ramai. Spekulasi berleluasa, tetapi jawapan konkrit telah mengelakkan rasa ingin tahu. Untuk memberi penerangan tentang enigma ini, kami menyelidiki kod C, mendedahkan sifat sebenar struktur senarai Python.
Vektor Penunjuk
Bertentangan dengan tekaan a senarai terpaut, senarai Python dibina di atas struktur seperti tatasusunan. Memeriksa pengepala listobject.h mendedahkan definisi teras senarai: jenis yang dipanggil PyListObject. Struktur ini mengandungi tiga elemen penting:
- ob_size: Bilangan elemen yang sedang digunakan.
- ob_item: Tatasusunan objek Python penunjuk, mewakili item senarai.
- diperuntukkan: Maksimum kapasiti tatasusunan.
Peruntukan Dinamik dan Keseluruhan
Ob_item tatasusunan menyediakan akses terus kepada elemen senarai, serupa dengan tatasusunan dalam C. Walau bagaimanapun, Python mengamalkan strategi penempatan keseluruhan untuk mengoptimumkan kecekapan. Apabila tatasusunan ob_item diisi mengikut kapasiti, tatasusunan baru yang lebih besar diperuntukkan. Kapasiti baharu dikira menggunakan formula:
new_allocated = (newsize >> 3) + (newsize < 9 ? 3 : 6); new_allocated += newsize;
di mana saiz berita ialah saiz yang diminta. Formula ini memastikan ruang yang mencukupi untuk sisipan masa hadapan sambil mengelakkan overhed peruntukan yang berlebihan.
Kesimpulannya
Di sebalik antara muka senarai Python terdapat pelaksanaan berasaskan vektor. Setiap item senarai diwakili oleh penunjuk ke objek, dan vektor itu sendiri diperuntukkan secara dinamik dan diperuntukkan secara keseluruhan untuk meningkatkan prestasi. Pendekatan ini mencapai keseimbangan antara storan yang cekap dan pertumbuhan yang fleksibel, membolehkan operasi lancar struktur data senarai penting Python.
Atas ialah kandungan terperinci Adakah Senarai Python Dilaksanakan sebagai Senarai Terpaut atau Array?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.
