一方向循環リンクリスト
すべてをリンクします。各ノードはデータ格納領域とリンク領域に分かれています。データ領域にはデータが格納され、リンク領域にはリンクが含まれます。次のノードへ
item: データを保存する場所
next: 次のノードへのリンク
注: 一方向循環リンク リストは最初のリンク、つまりテール ノードはヘッド ノードにリンクする必要があります
一方向リンク リスト操作
1. リンク リストが空かどうか
2.リンク リストの長さ
3. リンク リストの横断
4. リンク リストの先頭 要素を末尾に追加
5, 要素をリンク リストの末尾に追加
6, 追加要素をリンク リストの指定された位置に追加します。
7、リンク リストからノードを削除します。
8、ノードが存在するかどうかを確認します。
コードの実装
# Functions 函数声明 class Node(): """实例化节点类""" def __init__(self, item): self.item = item self.next = None class Linklist(): """ 存放节点类 """ def __init__(self): self.head = None # 1. 链表是否为空 def is_empty(self): return self.head == None # 2. 链表的长度 def length(self): """ 返回链表的长度 遍历所有的节点,使用计数器计数 1、链表为空情况 """ # 实例化节点 cur = self.head if self.is_empty(): return 0 else: # 计数 count = 1 # 遍历链表 while cur.next != self.head: count+=1 cur = cur.next return count # 3. 遍历链表 def travel(self): """ 遍历链表,获取所有的数据 实例游标,遍历数据,输出数据 1、 空链表情况 2、 只有头部节点情况 3、 只有尾部节点情况 """ # 实例化游标 cur = self.head if self.is_empty(): return None else: # 遍历数据 while cur.next != self.head: print(cur.item, end=' ') cur = cur.next # 最后一个节点要单独输出 print(cur.item) # 4. 链表头部添加元素 def add(self, item): """ 往链表头部添加数据 分析 链表为空 self.head 直接指向node, 再讲node指向自己 链表不为空 node.next = self.head """ # 实例化游标 cur = self.head # 实例化节点 node = Node(item) # 判断是否为空 if self.is_empty(): self.head = node node.next = node else: # 不为空的情况 # 要将最后一个节点指向node while cur.next != self.head: cur = cur.next node.next = self.head self.head = node cur.next = node # 5. 链表尾部添加元素 def append(self, item): """ 往尾部添加数据 分析 实例化节点,再实例化游标先指向最后一个节点 调换指向 1、空链表情况 2、只有一个链表情况 """ # 实例化节点 node = Node(item) # 实例化游标 cur = self.head # 判断是否为空 if self.is_empty(): self.add(item) else: # 不为空的情况,移动游标指向最后一个节点 while cur.next != self.head: cur = cur.next node.next = self.head cur.next = node pass # 6. 链表指定位置添加元素 def insert(self, index, item): """ 指定位置添加数据 实例化节点, 实例化游标指向索引的数据,更改指向 位置大小 链表是否为空 """ # 实例化节点 node = Node(item) # 实例化游标 cur = self.head if index <=0: self.add(item) elif index > (self.length()-1): self.append(item) else: # 判断链表是否为空 if self.is_empty(): self.add(item) else: # 移动游标,指向指定的索引位置 count = 0 while count < index-1: count+=1 cur = cur.next node.next = cur.next cur.next = node pass # 7. 链表删除节点 def remove(self, item): """ 删除指定的节点 实例化游标,遍历链表插件这个节点是否存在,存在则更改指向 不存在,则不修改 空链表情况 头节点情况 尾结点情况 """ # 实例化游标 cur = self.head if self.is_empty(): return None else: # 不为空,遍历链表,对比数据是否相等 # 如果头节点是要删除的数据 if cur.item == item: self.head=cur.next # 找出最后的节点,将最后的节点指向,删除后面的那个节点 while cur.next != self.head: cur = cur.next cur.next = cur.next else: pro = None while cur.next != self.head: if cur.item == item: if cur.item == item: pro.next = cur.next return True else: pro = cur cur = cur.next if cur.item == item: pro.next = self.head pass # 8. 查找节点是否存在 def search(self, item): """ 查找该节点是否存在 实例化游标,遍历所有的节点 查看当前节点的数据是否和item 相等 空链表 头节点 尾结点 """ # 实例化游标 cur = self.head # 判断空链表 if self.is_empty(): return None else: # 不为空遍历整个链表 if cur.item == item: return True else: while cur.next != self.head: if cur.item == item: return True else: cur = cur.next if cur.item == item: return True pass
テスト実行
# 程序的入口 if __name__ == "__main__": a = Linklist() a.add(400) a.add(300) a.add(200) a.add(100) # a.append(10) a.insert(4,6) # a.remove(6) print(a.length()) # 5 a.travel() # 100 200 300 400 6 print(a.search(100)) # True pass
以上がPython で一方向循環リンク 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。

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Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

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