목록을 동일한 부분으로 나누기
요소 목록으로 작업할 때 요소 목록을 더 작고 대략 동일한 부분으로 분할해야 할 수도 있습니다. 부분품. 이는 데이터 처리, 병렬 컴퓨팅 또는 분산 알고리즘과 같은 작업에 특히 유용할 수 있습니다. 다음은 목록을 n개의 부분으로 효과적으로 나누는 방법에 대한 탐색입니다.
해결책:
목록을 n개의 부분으로 거의 동일하게 분할하려면 다음을 수행하세요. 다음 단계를 수행할 수 있습니다.
- 목록의 길이를 나누어 몫 k와 나머지 m을 계산합니다. by n: k, m = divmod(len(a), n).
- 목록 생성기를 활용하여 분할 부분을 생성합니다: (a[i*k min(i, m):(i 1) *k min(i 1, m)] for i in range(n)).
이 접근 방식을 사용하면 부분이 거의 균등하게 분할되고 첫 번째 m 부분에 하나의 추가 부분이 포함됩니다. 나머지 n-m 부분보다 요소가 더 많습니다.
예:
이 방법의 효율성을 설명하기 위해 11개의 정수 목록인 range(11)를 고려해 보세요. 분할 기능을 사용하여 이 목록을 3개 부분으로 나누면 다음과 같은 결과가 나옵니다.
>>> list(split(range(11), 3)) [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10]]
볼 수 있듯이 목록은 대략 동일한 크기의 세 부분으로 나뉘며 첫 번째 부분은 4개의 요소를 포함하고 각각 세 가지 요소를 포함하는 다른 두 부분.
위 내용은 목록을 거의 동일한 부분으로 분할하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python List 슬라이싱의 기본 구문은 목록 [start : stop : step]입니다. 1. Start는 첫 번째 요소 인덱스, 2.Stop은 첫 번째 요소 인덱스가 제외되고 3. Step은 요소 사이의 단계 크기를 결정합니다. 슬라이스는 데이터를 추출하는 데 사용될뿐만 아니라 목록을 수정하고 반전시키는 데 사용됩니다.

ListSoutPerformArraysin : 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData 및 3) MemoryEfficiencyForsParsEdata, butMayHavesLightPerformanceCosceperationOperations.

TOCONVERTAPYTHONARRAYTOALIST, USETHELIST () CONSTUCTORORAGENERATERATOREXPRESSION.1) importTheArrayModuleAndCreateAnarray.2) USELIST (ARR) 또는 [XFORXINARR] TOCONVERTITTOALIST.

chooSearRaysOverListSinpyTonforBetTerferformanceAndMemoryEfficiencyInspecificscenarios.1) arrgenumericalDatasets : arraysreducememoryUsage.2) Performance-CriticalOperations : ArraysofferspeedboostsfortaskslikeApenorsearching.3) TypeSenforc

파이썬에서는 루프에 사용하여 열거 및 추적 목록에 대한 이해를 나열 할 수 있습니다. Java에서는 루프를 위해 전통적인 사용 및 루프가 트래버스 어레이를 향해 향상시킬 수 있습니다. 1. Python 목록 트래버스 방법에는 다음이 포함됩니다. 루프, 열거 및 목록 이해력. 2. Java 어레이 트래버스 방법에는 다음이 포함됩니다. 루프 용 전통 및 루프를위한 향상.

이 기사는 버전 3.10에 도입 된 Python의 새로운 "매치"진술에 대해 논의하며, 이는 다른 언어로 된 문장과 동등한 역할을합니다. 코드 가독성을 향상시키고 기존 IF-ELIF-EL보다 성능 이점을 제공합니다.

Python 3.11의 예외 그룹은 여러 예외를 동시에 처리하여 동시 시나리오 및 복잡한 작업에서 오류 관리를 향상시킵니다.

Python의 기능 주석은 유형 확인, 문서 및 IDE 지원에 대한 기능에 메타 데이터를 추가합니다. 코드 가독성, 유지 보수를 향상 시키며 API 개발, 데이터 과학 및 라이브러리 생성에 중요합니다.


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