Les structures de données triées jouent un rôle essentiel dans l'optimisation des opérations de recherche, d'insertion et de suppression tout en maintenant l'ordre. Python fournit une variété d'outils et de bibliothèques pour travailler avec de telles structures, offrant des solutions efficaces à de nombreux problèmes du monde réel. Nous couvrirons les suivants :
- Des tas.
- Listes triées.
- Dictionnaires triés.
- Ensembles triés.
Module tasq
Pour une implémentation robuste d'une structure de données de tas (en particulier un tas min), la bibliothèque standard de Python fournit une prise en charge intégrée. Le module heapq fournit une implémentation de file d'attente prioritaire basée sur le tas. Il utilise un tas binaire pour maintenir un ordre partiel, ce qui le rend idéal pour les scénarios nécessitant un accès répété au plus petit (ou au plus grand) élément.
Exemple:
import heapq heap = [3, 1, 4] heapq.heapify(heap) heapq.heappush(heap, 2) print(heap) # Output: [1, 2, 4, 3] smallest = heapq.heappop(heap) print(smallest) # Output: 1
Référez-vous à la documentation officielle pour une liste complète des opérations disponibles et des exemples supplémentaires.
Module conteneurs triés
Le module sortedcontainers fournit des structures de données triées dynamiques qui s'ajustent automatiquement à mesure que des éléments sont ajoutés ou supprimés. Cette bibliothèque est très efficace et facile à utiliser.
Liste triée :
Maintient une liste triée avec un ordre dynamique.
from sortedcontainers import SortedList sl = SortedList([3, 1, 4]) sl.add(2) print(sl) # Output: [1, 2, 3, 4]
Il accepte également un paramètre clé, similaire à celui utilisé dans la fonction sorted().
from sortedcontainers import SortedList from operator import neg sl = SortedList([3, 1, 4], key=neg) print(sl) # Output: [4, 3, 1]
Remarque : SortedList prend en charge presque toutes les méthodes de séquences mutables, sauf quelques-unes qui ne sont pas prises en charge et généreront une erreur non implémentée.
SortedDict :
Un dictionnaire avec des clés maintenues dans un ordre trié. La conception du dict trié est simple : le dict trié hérite du dict pour stocker les éléments et maintient une liste triée de clés.
Les clés de dict triées doivent être hachables et comparables. Le hachage et l'ordre total des clés ne doivent pas changer pendant qu'elles sont stockées dans le dict trié.
from sortedcontainers import SortedDict sd = SortedDict({"b": 2, "a": 1}) sd["c"] = 3 print(sd) # Output: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
EnsembleTrié :
Un ensemble qui assure le tri de ses éléments.
from sortedcontainers import SortedSet ss = SortedSet([3, 1, 1, 4]) ss.add(2) print(ss) # Output: SortedSet([1, 2, 3, 4])
Comme SortedList, SortedSet accepte également un paramètre clé qui peut être utilisé de la même manière.
Compromis des structures de données triées
Bien que les structures de données triées offrent des avantages significatifs, elles comportent des compromis :
- Surcharge d'insertion/suppression : le maintien de l'ordre pendant ces opérations peut augmenter le coût de calcul par rapport aux structures non triées.
- Surcharge de mémoire : certaines implémentations peuvent utiliser de la mémoire supplémentaire pour l'indexation ou le maintien de l'ordre.
Conclusion
Les structures de données triées sont des outils indispensables pour optimiser les applications nécessitant une maintenance dynamique des commandes. Bien que les développeurs devraient être facilement en mesure d'implémenter ces structures de données, il est agréable de disposer de ces implémentations robustes qui peuvent être utilisées dès le départ sans avoir à faire un cauchemar concernant un cas de figure dans un service déployé en production. Les bibliothèques intégrées de Python et les modules tiers tels que sortedcontainers fournissent des solutions polyvalentes et efficaces à un large éventail de problèmes. En comprenant leurs atouts et leurs compromis, vous pouvez sélectionner les bons outils pour créer des applications performantes et évolutives.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor

L'impact de l'homogénéité des tableaux sur les performances est double: 1) L'homogénéité permet au compilateur d'optimiser l'accès à la mémoire et d'améliorer les performances; 2) mais limite la diversité du type, ce qui peut conduire à l'inefficacité. En bref, le choix de la bonne structure de données est crucial.

Tocraftexecutablepythonscripts, suivant les autres proches: 1) addashebangline (#! / Usr / bin / leppython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermisessionswithchmod xyour_script.py.3) organisationwithacleardocstringanduseifname == "__ __" Main __ ".

NumpyArraysarebetterFornumericalOperations andMulti-dimensionaldata, tandis que la réalisation de la réalisation

NumpyArraysareBetterForheAVYVumericalComputing, tandis que la réalisation de points contraints de réalisation.1) NumpyArraySoFerversATACTORATIONS ajusté pour les données

CTYPESALLOWSCREATINGAndMANIPulationc-styLearRaySInpython.1) UsectypeStOinterfaceWithClibraryForPerformance.2) Createc-stylearRaysFornumericalComptations.3) PassArrayStocfunction


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Listes Sec
SecLists est le compagnon ultime du testeur de sécurité. Il s'agit d'une collection de différents types de listes fréquemment utilisées lors des évaluations de sécurité, le tout en un seul endroit. SecLists contribue à rendre les tests de sécurité plus efficaces et productifs en fournissant facilement toutes les listes dont un testeur de sécurité pourrait avoir besoin. Les types de listes incluent les noms d'utilisateur, les mots de passe, les URL, les charges utiles floues, les modèles de données sensibles, les shells Web, etc. Le testeur peut simplement extraire ce référentiel sur une nouvelle machine de test et il aura accès à tous les types de listes dont il a besoin.

SublimeText3 version anglaise
Recommandé : version Win, prend en charge les invites de code !

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom
L'éditeur open source le plus populaire

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
