class Node: def __init__(self,value): self.value = value self.next = None class LinkedList: def __init__(self): self.head = None def add_front(self,value): new_node = Node(value) new_node.next = self.head self.head = new_node def add_back(self,value): new_node = Node(value) if self.head is None: self.head = new_node else: current = self.head while current.next is not None: current = current.next current.next = new_node def print_list(self): current = self.head while current is not None: print(current.value) current = current.next list1 = LinkedList() list1.add_front(1) list1.add_front(2) list1.add_back(3) list1.print_list()
1.ノードクラス:
- リンクされたリスト内の個々の要素を表します。
- 各ノードには、データを保存する value とリスト内の次のノードを指す next という 2 つの属性があります。
- ノードが作成されると、その次のポインターは None に設定されます。
2. LinkedList クラス:
- リンクされたリストの操作を管理します。
- リンクされたリストの開始点である属性 head を持ちます。最初は、リストが空であるため、head は None に設定されます。
3. add_front メソッド:
- リンクされたリストの先頭に新しいノードを追加します。
- 指定された値で新しいノードが作成されます。
- 新しいノードの次のポインタは、リストの現在の先頭に設定されます。
- リストの先頭が新しいノードに更新されます。
4. add_back メソッド:
- リンクされたリストの末尾に新しいノードを追加します。
- 指定された値で新しいノードが作成されます。
- リストが空の場合 (つまり、ヘッドが None の場合)、新しいノードがヘッドとして設定されます。
- リストが空でない場合は、リストの最後まで移動し、最後のノードの次のポインタを新しいノードを指すように更新します。
5. print_list メソッド:
- リンクされたリスト内のすべての値を先頭から最後まで出力します。
- 先頭から開始し、次のポインターを使用して最後 (なし) に到達するまで各ノードを反復処理し、各ノードの値を出力します。
6.使用例:
- LinkedList のインスタンスが作成されます。
- add_front は 2 回呼び出され、値 1 と 2 を持つノードをリストの先頭に追加します。
- add_back を呼び出して、値 3 のノードをリストの末尾に追加します。
- print_list は、リンクされたリスト内のすべてのノードの値を出力するために呼び出されます。出力は 2、1、3 で、ノードが正しく追加されたことを示しています。
以上がPython で単一リンクリストを実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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