


Bagaimanakah Saya Boleh Menjalin Dua Senarai Panjang Berpotensi Berbeza dengan Cekap dalam Python?
Jalinan Python: Menggabungkan Senarai Secara Bergantian
Dalam Python, jalinan dua senarai bermakna mencipta senarai baharu yang menggantikan elemen daripada kedua-dua senarai. Untuk mencapai matlamat ini, pertimbangkan senario berikut:
Senarai Padanan Panjang
Jika kedua-dua senarai mempunyai bilangan elemen yang sama, penyelesaian mudah ialah menggunakan penghirisan:
list1 = ['f', 'o', 'o'] list2 = ['hello', 'world'] result = [None] * (len(list1) + len(list2)) result[::2] = list1 result[1::2] = list2 print(result)
Ini akan menghasilkan output yang diingini:
['f', 'hello', 'o', 'world', 'o']
Panjang-Tidak Padan Senarai
Apabila senarai input mempunyai panjang yang berbeza, logik tambahan diperlukan:
Membiarkan Elemen Berlebihan di Hujung
Untuk meninggalkan sebarang elemen lebihan daripada senarai yang lebih panjang di penghujung , gunakan pendekatan ini:
def interlace(list1, list2): result = [] i, j = 0, 0 # indices for list1 and list2 while i < len(list1) and j < len(list2): result.append(list1[i]) result.append(list2[j]) i += 1 j += 1 # Add remaining elements from the longer list result.extend(list1[i:] if len(list1) > len(list2) else list2[j:]) return result
Menyelingi Elemen Secara Sekata
Untuk sebarkan elemen berlebihan secara sama rata dalam senarai berjalin, gunakan kaedah ini:
def interlace_evenly(list1, list2): shorter_list = list1 if len(list1) < len(list2) else list2 longer_list = list1 if len(list1) > len(list2) else list2 result = [] # Intersperse elements of the shorter list for i in range(len(shorter_list)): result.append(shorter_list[i]) result.append(longer_list[i % len(longer_list)]) # Add remaining elements from the longer list result.extend(longer_list[len(shorter_list):]) return result
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menjalin Dua Senarai Panjang Berpotensi Berbeza dengan Cekap dalam Python?. 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 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.

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.

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.

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.
