Python에서 복사본을 생성하지 않고 목록 분할
문제:
정수 목록이 주어지면 다음의 모든 하위 목록을 생성합니다. 생성하지 않고 효율적으로 [0, len(L)-1]의 k에 대해 L[k:] 형식을 생성합니다.
답변:
Python에서 목록을 분할하면 기본 개체의 복사본이 생성되지 않고 해당 개체에 대한 참조만 생성됩니다.
참조 복사 이해
이를 입증하기 위해 동일한 값을 가진 세 개의 정수 객체를 고려해보세요. 값:
a = [1000 + 1, 1000 + 1, 1000 + 1]
개별 개체 ID가 있어 별도의 개체임을 나타냅니다.
map(id, a) # returns [140502922988976, 140502922988952, 140502922988928]
이러한 개체를 슬라이싱하면 동일한 참조를 가진 새 목록 개체가 생성되어 새로운 개체가 없음을 나타냅니다. 객체가 생성되었습니다:
b = a[1:3] map(id, b) # returns [140502922988952, 140502922988928]
이 동작은 불변(예: 정수) 및 가변 객체 모두에 적용됩니다. (예: 목록) 값.
오버헤드 고려 사항
슬라이싱은 새 개체를 생성하지 않지만 참조 복사 및 목록 메타데이터 유지 관리로 인해 일부 메모리 오버헤드가 발생합니다. 예를 들어 N 요소가 있는 목록의 메모리 오버헤드는 72바이트입니다.
뷰 및 numpy 배열
메모리 최적화가 중요한 경우 numpy 배열을 분할하여 목록 대신 numpy 배열을 사용하는 것을 고려하세요. 슬라이스와 원본 배열 간에 메모리를 공유합니다. 그러나 이 접근 방식에서는 실수로 인한 수정을 방지하기 위해 신중하게 처리해야 합니다.
결론
Python에서 목록을 슬라이싱하는 것은 기본 개체의 복사본을 생성하지 않는 효율적인 작업입니다. 성능 최적화를 고려할 때 이 동작을 고려해야 합니다.
위 내용은 Python에서 목록을 분할하면 기본 개체의 복사본이 생성되나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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