Python의 네거티브 목록 인덱싱
네거티브 목록 인덱스는 Python의 흥미로운 개념으로 종종 초보자를 당황하게 만듭니다. 이 주제를 풀기 위해 사용법을 보여주는 특정 코드 조각을 살펴보겠습니다.
<code class="python"># Node list n = [] for i in xrange(1, numnodes + 1): tmp = session.newobject(); n.append(tmp) link(n[0], n[-1])</code>
쿼리: 음수 지수 공개
혼란의 초점은 다음과 같습니다. 인덱스 -1로. 인덱스 0이 목록의 첫 번째 요소를 나타내는 경우 -1은 어떤 의미를 갖습니까?
답변: 오른쪽부터 세기
수수께끼는 음수라는 사실에 있습니다. 인덱스는 목록의 왼쪽 끝부터 계산하는 것이 아니라 오른쪽 끝부터 계산한다는 의미입니다. 결과적으로 list[-1]은 마지막 요소를 가리키고, list[-2]는 마지막에서 두 번째 요소를 의미하는 식입니다.
이 개념을 완전히 이해하려면 아래 목록을 고려하세요.
[10, 20, 30, 40, 50]
양수 인덱스를 사용하면 다음과 같은 요소에 액세스할 수 있습니다.
n[0] # 10 n[1] # 20
이제 음수 인덱스를 살펴보겠습니다.
n[-1] # 50 n[-2] # 40
관찰할 수 있듯이 -1 -2는 마지막 요소를 성공적으로 검색하는 반면, -2는 마지막에서 두 번째 요소를 캡처합니다. 이러한 수정된 이해를 통해 목록의 크기에 관계없이 목록을 효과적으로 조작할 수 있습니다.
위 내용은 음수 인덱스는 Python 목록에서 어떻게 작동합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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