


Masalah struktur data biasa dan strategi penyelesaian dalam pembangunan Python
Masalah struktur data biasa dan strategi penyelesaian dalam pembangunan Python
Dalam pembangunan Python, menggunakan struktur data yang berkesan adalah penting. Struktur data yang baik boleh meningkatkan kecekapan dan prestasi algoritma. Walau bagaimanapun, kadangkala anda menghadapi beberapa masalah biasa apabila berurusan dengan struktur data. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa masalah struktur data biasa, serta penyelesaian kepada masalah ini, dan memberikan contoh kod khusus.
- Penyongsangan senarai terpaut
Senarai terpaut ialah struktur data linear biasa yang boleh digunakan untuk menyimpan sebarang jenis data. Apabila bekerja dengan senarai terpaut, selalunya perlu untuk membalikkannya. Berikut ialah kod sampel untuk senarai terpaut terbalik:
class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None def reverse_list(head): prev, current = None, head while current: next_node = current.next current.next = prev prev = current current = next_node return prev # 创建一个链表 list_head = Node(1) list_head.next = Node(2) list_head.next.next = Node(3) list_head.next.next.next = Node(4) # 反转链表 reversed_list = reverse_list(list_head) # 打印反转后的链表 current = reversed_list while current: print(current.data) current = current.next
- pelaksanaan tindanan
timbunan ialah struktur data biasa yang mengikut prinsip lepas masuk dahulu (LIFO). Berikut ialah kod sampel yang menggunakan senarai untuk melaksanakan tindanan:
class Stack: def __init__(self): self.items = [] def is_empty(self): return len(self.items) == 0 def push(self, item): self.items.append(item) def pop(self): if not self.is_empty(): return self.items.pop() def peek(self): if not self.is_empty(): return self.items[-1] def size(self): return len(self.items) # 创建一个栈,并进行操作 my_stack = Stack() my_stack.push(1) my_stack.push(2) my_stack.push(3) print(my_stack.peek()) # 输出3 print(my_stack.pop()) # 输出3 print(my_stack.size()) # 输出2
- Pelaksanaan baris gilir
Baris gilir ialah struktur data biasa yang mengikut prinsip pertama masuk dahulu (FIFO). Berikut ialah kod sampel yang menggunakan senarai untuk melaksanakan baris gilir:
class Queue: def __init__(self): self.items = [] def is_empty(self): return len(self.items) == 0 def enqueue(self, item): self.items.append(item) def dequeue(self): if not self.is_empty(): return self.items.pop(0) def size(self): return len(self.items) # 创建一个队列,并进行操作 my_queue = Queue() my_queue.enqueue(1) my_queue.enqueue(2) my_queue.enqueue(3) print(my_queue.dequeue()) # 输出1 print(my_queue.size()) # 输出2 print(my_queue.is_empty()) # 输出False
- Pelintasan pokok binari
Pokok binari ialah struktur data yang penting Mengikut susunan nod akar diakses, ia boleh dibahagikan kepada pra traversal -order, traversal tertib dan traversal pasca pesanan. Berikut ialah kod sampel untuk traversal prapesanan pokok binari:
class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.left = None self.right = None def preorder_traversal(root): if root: print(root.data) preorder_traversal(root.left) preorder_traversal(root.right) # 创建一个二叉树 root = Node(1) root.left = Node(2) root.right = Node(3) root.left.left = Node(4) root.left.right = Node(5) # 对二叉树进行前序遍历 preorder_traversal(root)
Dalam pembangunan Python, strategi penyelesaian untuk masalah struktur data biasanya melibatkan pemilihan algoritma dan struktur data. Dengan memilih struktur data yang sesuai dan melaksanakan algoritma yang cekap, anda boleh meningkatkan prestasi dan kebolehbacaan kod anda. Di atas adalah contoh kod untuk beberapa masalah struktur data biasa dan strategi penyelesaiannya, saya harap ia akan membantu anda.
Atas ialah kandungan terperinci Masalah struktur data biasa dan strategi penyelesaian dalam pembangunan 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



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Latihan yang cekap model pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah, dan artikel ini akan memberikan panduan terperinci. 1. Penyediaan Persekitaran: Pemasangan Python dan Ketergantungan: Sistem CentOS biasanya mempamerkan python, tetapi versi mungkin lebih tua. Adalah disyorkan untuk menggunakan YUM atau DNF untuk memasang Python 3 dan menaik taraf PIP: Sudoyumupdatepython3 (atau SudodnfupdatePython3), pip3install-upgradepip. CUDA dan CUDNN (Percepatan GPU): Jika anda menggunakan Nvidiagpu, anda perlu memasang Cudatool

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Apabila memilih versi pytorch di bawah CentOS, faktor utama berikut perlu dipertimbangkan: 1. Keserasian versi CUDA Sokongan GPU: Jika anda mempunyai NVIDIA GPU dan ingin menggunakan pecutan GPU, anda perlu memilih pytorch yang menyokong versi CUDA yang sepadan. Anda boleh melihat versi CUDA yang disokong dengan menjalankan arahan NVIDIA-SMI. Versi CPU: Jika anda tidak mempunyai GPU atau tidak mahu menggunakan GPU, anda boleh memilih versi CPU PyTorch. 2. Pytorch versi python

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat
