Cantik mencetak senarai terpaut dalam Python
Mencetak senarai terpaut dalam cara yang diformat dengan baik dan boleh dibaca adalah penting untuk memahami dan tujuan penyahpepijatan, dan ini boleh dilakukan dengan mudah menggunakan fungsi cetakan Pretty Python. Artikel ini meneroka cara melaksanakan pencetakan cantik senarai terpaut dalam Python.
Dengan mempersembahkan nod dan maklumat berkaitannya dengan cara yang teratur dan menarik secara visual, pembangun boleh memvisualisasikan struktur senarai terpaut dengan mudah, membantu memahami dan menyelesaikan masalah dengan berkesan. Ketahui cara menggunakan kuasa Python untuk meningkatkan kejelasan senarai terpaut anda.
Bagaimana untuk mencetak senarai terpaut dengan cantik dalam Python?
Berikut ialah langkah yang kami ikuti untuk mencetak cantik senarai terpaut dalam Python -
Langkah (algoritma)
Pertama, kami mentakrifkan kelas yang dipanggil Node, yang mewakili satu nod dalam senarai terpaut. Setiap nod mempunyai penunjuk seterusnya dan atribut data.
Seterusnya, kami mentakrifkan kelas LinkedList, yang menguruskan senarai terpaut. Ia mempunyai pengepala atribut yang menunjuk ke nod pertama dalam senarai terpaut. Pada mulanya, pengepala ditetapkan kepada Tiada untuk menunjukkan senarai kosong.
Kaedah add_node digunakan untuk menambah nod pada senarai terpaut. Ia mengambil parameter data sebagai input. Di dalam kaedah ini, kami mencipta objek Nod baharu dengan data yang diberikan. Jika senarai terpaut kosong (iaitu kepala Tiada), kami menetapkan nod baharu sebagai kepala. Jika tidak, kita bermula dari awal dan beralih ke nod seterusnya sehingga kita mencapai nod terakhir, dengan itu merentasi ke penghujung senarai. Akhir sekali, kami menambahkan nod baharu pada penghujung senarai dengan mengemas kini sifat seterusnya nod terakhir.
Kaedah pretty_print digunakan untuk mencetak senarai terpaut dalam format yang boleh dibaca. Jika senarai terpaut kosong (iaitu kepala Tiada), ia mencetak mesej yang menunjukkan bahawa senarai terpaut itu kosong. Jika tidak, rentas setiap nod dari awal. Ia menjejaki nombor nod menggunakan pembolehubah kiraan dan mencetak data untuk setiap nod dan nombor yang sepadan. Kaedah ini akan meneruskan proses ini sehingga ia mencapai penghujung senarai.
Kaedah get_length mengira dan mengembalikan panjang senarai terpaut. Ia merentasi setiap nod bermula di kepala, menambah pembolehubah panjang untuk setiap nod yang ditemui. Akhirnya, ia mengembalikan jumlah panjang senarai.
Kemudian, kami memanggil kaedah pretty_print pada objek linked_list untuk memaparkan kandungan senarai. Ini akan mencetak data untuk setiap nod dan nombor yang sepadan.
Akhir sekali, kami memanggil kaedah get_length objek linked_list untuk mengira dan mencetak panjang senarai.
Jika kami ingin mengubah suai program, sila ikuti langkah di bawah -
Anda boleh menambah kaedah tambahan untuk melaksanakan pelbagai operasi pada senarai terpaut, seperti mencari nilai tertentu, memadamkan nod atau memasukkan nod di lokasi tertentu. Kaedah ini boleh ditambah ke kelas LinkedList.
Jika anda ingin menyesuaikan kelas nod, anda boleh menambah lebih banyak sifat pada kelas Node untuk menyimpan maklumat tambahan.
Anda boleh meningkatkan kaedah Pretty_print untuk memaparkan lebih banyak maklumat tentang setiap nod. Sebagai contoh, anda boleh mencetak alamat memori setiap nod atau mencetak simbol anak panah untuk menunjukkan pautan antara nod.
Anda boleh mengubah suai kaedah add_node untuk memasukkan nod pada permulaan senarai dan bukannya di penghujung.
Anda boleh melaksanakan kaedah untuk membalikkan senarai terpaut, menggabungkan dua senarai terpaut atau membahagikan senarai terpaut kepada dua senarai berasingan.
Contoh
Dalam contoh penggunaan di bawah, kami mencipta objek LinkedList, menambah nod dengan nilai 10, 20, 30, 40 dan 50, dan kemudian memanggil kaedah pretty_print untuk memaparkan senarai. Akhir sekali, kami memanggil kaedah get_length untuk mendapatkan panjang senarai terpaut dan mencetaknya.
class Node: def __init__(self, d): self.d = d self.next = None class LinkedList: def __init__(self): self.head = None def add_node(self, d): new_node = Node(d) if self.head is None: self.head = new_node else: curr = self.head while curr.next: curr = curr.next curr.next = new_node def pretty_print(self): if self.head is None: print("Linked list is empty.") else: curr = self.head count = 1 while curr: print(f"Node {count}: {curr.d}") curr = curr.next count += 1 def get_length(self): length = 0 curr = self.head while curr: length += 1 curr = curr.next return length # Example usage linked_list1 = LinkedList() linked_list1.add_node(10) linked_list1.add_node(20) linked_list1.add_node(30) linked_list1.add_node(40) linked_list1.add_node(50) linked_list1.pretty_print() print(f"Length: {linked_list1.get_length()}")
Output
Node 1: 10 Node 2: 20 Node 3: 30 Node 4: 40 Node 5: 50 Length: 5
Kesimpulan
Ringkasnya, kita boleh mengatakan bahawa dengan melaksanakan fungsi pencetakan yang cantik untuk senarai terpaut dalam Python, pembangun boleh meningkatkan kebolehbacaan dan visualisasi struktur data mereka dengan ketara. Perwakilan senarai terpaut yang jelas dan teratur menjadikan pemahaman dan penyahpepijatan lebih mudah, membolehkan penyelesaian masalah yang cekap. Dengan fleksibiliti Python, meningkatkan kejelasan senarai terpaut adalah tugas mudah untuk mana-mana pengaturcara.
Atas ialah kandungan terperinci Cantik mencetak senarai terpaut 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Artikel ini memperkenalkan operasi pangkalan data MySQL. Pertama, anda perlu memasang klien MySQL, seperti MySqlworkbench atau Command Line Client. 1. Gunakan perintah MySQL-Uroot-P untuk menyambung ke pelayan dan log masuk dengan kata laluan akaun root; 2. Gunakan CreateTatabase untuk membuat pangkalan data, dan gunakan Pilih pangkalan data; 3. Gunakan createtable untuk membuat jadual, menentukan medan dan jenis data; 4. Gunakan InsertInto untuk memasukkan data, data pertanyaan, kemas kini data dengan kemas kini, dan padam data dengan padam. Hanya dengan menguasai langkah -langkah ini, belajar menangani masalah biasa dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data anda boleh menggunakan MySQL dengan cekap.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

MySQL boleh berjalan tanpa sambungan rangkaian untuk penyimpanan dan pengurusan data asas. Walau bagaimanapun, sambungan rangkaian diperlukan untuk interaksi dengan sistem lain, akses jauh, atau menggunakan ciri -ciri canggih seperti replikasi dan clustering. Di samping itu, langkah -langkah keselamatan (seperti firewall), pengoptimuman prestasi (pilih sambungan rangkaian yang betul), dan sandaran data adalah penting untuk menyambung ke Internet.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

MySQL Workbench boleh menyambung ke MariaDB, dengan syarat bahawa konfigurasi adalah betul. Mula -mula pilih "MariaDB" sebagai jenis penyambung. Dalam konfigurasi sambungan, tetapkan host, port, pengguna, kata laluan, dan pangkalan data dengan betul. Apabila menguji sambungan, periksa bahawa perkhidmatan MariaDB dimulakan, sama ada nama pengguna dan kata laluan betul, sama ada nombor port betul, sama ada firewall membenarkan sambungan, dan sama ada pangkalan data itu wujud. Dalam penggunaan lanjutan, gunakan teknologi penyatuan sambungan untuk mengoptimumkan prestasi. Kesilapan biasa termasuk kebenaran yang tidak mencukupi, masalah sambungan rangkaian, dan lain -lain. Apabila kesilapan debugging, dengan teliti menganalisis maklumat ralat dan gunakan alat penyahpepijatan. Mengoptimumkan konfigurasi rangkaian dapat meningkatkan prestasi

Untuk persekitaran pengeluaran, pelayan biasanya diperlukan untuk menjalankan MySQL, atas alasan termasuk prestasi, kebolehpercayaan, keselamatan, dan skalabilitas. Pelayan biasanya mempunyai perkakasan yang lebih kuat, konfigurasi berlebihan dan langkah keselamatan yang lebih ketat. Untuk aplikasi kecil, rendah, MySQL boleh dijalankan pada mesin tempatan, tetapi penggunaan sumber, risiko keselamatan dan kos penyelenggaraan perlu dipertimbangkan dengan teliti. Untuk kebolehpercayaan dan keselamatan yang lebih besar, MySQL harus digunakan di awan atau pelayan lain. Memilih konfigurasi pelayan yang sesuai memerlukan penilaian berdasarkan beban aplikasi dan jumlah data.
