Python은 후드 아래에 동적 배열 또는 링크 된 목록이 있습니까?

Python 목록은 링크 된 목록이 아닌 동적 배열로 구현됩니다. 1) 연속 메모리 블록에 저장되며, 항목을 추가 할 때 재 할당이 필요할 수 있으며 성능에 영향을 미칩니다. 2) 링크 된 목록은 효율적인 삽입/삭제이지만 인덱스 액세스가 느려지면서 Python의 디자이너는 성능 및 유용성의 균형을 위해 동적 배열을 선택할 수 있습니다. 3) 대규모 데이터 세트의 경우 사전에 정리 목록 공간이 효율성을 향상시킬 수 있으며 배열 모듈 또는 Numpy를 사용하면 균질 한 데이터의 성능을 최적화 할 수 있습니다.

파이썬 목록은 실제로 링크 된 목록이 아닌 후드 아래의 동적 배열입니다. 이 설계 선택은 흥미로운 방식으로 성능과 메모리 사용에 영향을 미칩니다. Python 목록의 Nitty Gritty에 뛰어 들어 코딩 관행에 어떤 영향을 미치는지 살펴 보겠습니다.

Python 목록은 동적 배열로 구현되므로 연속 메모리 블록에 저장됩니다. 항목을 목록에 추가하면 파이썬은 현재 블록이 가득 차면 더 큰 메모리 블록을 할당해야 할 수도 있습니다. 이 재 할당은 성능 측면에서 약간 비용이 많이들 수 있지만 목록이 제공하는 유연성과 사용 편의성을위한 트레이드 오프입니다.

이제 링크 된 목록이없는 이유는 무엇입니까? 링크 된 목록은 임의의 위치에서보다 효율적인 삽입 및 삭제를 허용하지만 자체 두통 세트와 함께 제공됩니다. 예를 들어, 인덱스별로 링크 된 목록의 요소에 액세스하면 처음부터 목록을 가로지 않아야하기 때문에 느리게됩니다. Python의 디자이너는 성능과 사용 편의성 균형을 맞추기 위해 동적 배열을 선택했습니다.

다음은 Python 목록을 가지고 재생할 수있는 방법을 설명하고 동적 특성을 실제로 볼 수있는 빠른 코드 스 니펫입니다.

 # 빈 목록을 작성하겠습니다
my_list = []

# 일부 요소를 추가하십시오
범위 (10)의 i를 위해 :
    my_list.append (i)
    인쇄 (f "List and a Landending {i} : {my_list}")

# 이제 처음에 삽입합시다
my_list.insert (0, 'start')
print (f "시작 후 '시작'후 시작 : {my_list}")

요소를 추가 할 때 목록이 어떻게 동적으로 증가하는지 주목하십시오. 그것이 다이나믹 어레이의 아름다움입니다.

그러나 그 의미에 대해 이야기합시다. 큰 목록으로 작업 할 때는 빈번한 재 할당을 피하기 위해 공간을 사전 할당 할 수 있습니다. 다음은 사용할 수있는 트릭입니다.

 # 크기 1000 목록을 사전 할당하십시오
large_list = [none] * 1000

# 이제 재 할당에 대해 걱정하지 않고 채울 수 있습니다.
IN 범위 (1000)의 경우 :
    large_list [i] = i

이 접근법은 대형 데이터 세트에 더 효율적일 수 있습니다. 그러나 항상 필요하거나 유익한 것은 아닙니다. 링크 된 목록을 관리하는 오버 헤드는 일반적으로 Python의 대부분의 사용 사례에 대한 이점을 능가합니다.

명심해야 할 한 가지는 Python 목록이 다이내믹 어레이이지만 C. Python 목록의 고정 크기 배열만큼 간단하지 않다는 것입니다. Python 목록은 다른 유형의 요소를 보유 할 수 있으며, 이는 다른 복잡성을 추가합니다. 이 유연성은 일반적인 목적 프로그래밍에 적합하지만 신중하게 관리하지 않으면 성능 문제로 이어질 수 있습니다.

예를 들어 정수 목록을 다루는 경우 균질 한 데이터에 대한 메모리 효율적인 array 모듈 사용을 고려할 수 있습니다.

 가져 오기 배열

# 정수 배열을 만듭니다
int_array = array.array ( 'i', [1, 2, 3, 4, 5])
print (int_array) # 출력 : 배열 ( 'i', [1, 2, 3, 4, 5])

이 array 객체는 C 스타일 배열과 더 유사하며 동일한 유형의 대형 데이터 세트에 더 효율적일 수 있습니다.

내 경험상, Python 목록의 기본 구현을 이해하는 것은 특정 시나리오에서 성능을 최적화하는 데 중요했습니다. 예를 들어, 대형 데이터 세트 처리와 관련된 프로젝트를 수행 할 때 숫자 데이터에 array 모듈을 사용하면 표준 목록을 사용하여 성능이 크게 향상되었습니다.

따라서 Python 목록은 동적 배열이지만 일반적으로 좋은 일이지만, 더 전문화 된 작업을 위해 array 또는 Numpy와 같은 타사 라이브러리와 같은 다른 데이터 구조를 언제 사용 해야하는지 아는 것이 좋습니다. 코딩 결정에서 항상 유연성, 성능 및 메모리 사용 사이의 상충 관계를 고려하십시오.

파이썬의 아름다움은 유연성이지만 큰 힘으로 큰 책임이 있습니다. 후드 아래에서 목록이 어떻게 작동하는지 이해하여보다 효율적이고 효과적인 코드를 작성하십시오.

위 내용은 Python은 후드 아래에 동적 배열 또는 링크 된 목록이 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!