Python でのリンク リストの使用
Python では、標準のリストとタプルのデータ構造は真のリンク リストではありません。リンク リストには、定数時間の連結や個別のセクションの簡単な参照など、独自の利点があります。
Python でリンク リストを定義するには、次のコードを使用できます。
>>> class Node: ... def __init__(self, data): ... self.data = data ... self.next = None
これは次のように定義します。データの一部を保存し、リスト内の次のノードを参照できる「ノード」クラス。
リンクされたリストを作成するには、ノードを作成します。
>>> head = Node(1) >>> second = Node(2) >>> third = Node(3) >>> head.next = second >>> second.next = third
このコードは、先頭、2 番目、3 番目をノードとして持つリンク リストを作成します。ヘッド ノードはリストの開始点です。
リスト内の要素にアクセスするには、ノードを走査します。
>>> current_node = head >>> while current_node is not None: ... print(current_node.data) ... current_node = current_node.next
このコードは、リスト内の各ノードのデータを出力します。
特定のアプリケーションでは、deque (両端キュー) も適切な場合があります。デキューを使用すると、O(1) の時間計算量で両端から項目を追加および削除できます。
<code class="python">>>> from collections import deque >>> d = deque([1,2,3,4]) >>> d.pop() 4 >>> d deque([1, 2, 3])</code>
リンクされたリストまたはデキューを使用すると、リンクされたリストまたはデキューの有利な特性を持つデータ構造を Python で効果的に実装できます。リスト。
以上がPython でリンク リスト機能を効果的に実装するにはどうすればよいですか?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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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