Python是否列表动态阵列或引擎盖下的链接列表？

Python列表被实现为动态阵列，而不是链接的列表。 1）它们存储在连续的内存块中，在附加项目时可能需要重新分配，从而影响性能。 2）链接列表将提供有效的插入/删除，但索引访问速度较慢，导致Python的设计师选择动态阵列，以平衡性能和可用性。 3）对于大型数据集，预先分配列表空间可以提高效率，并且使用阵列模块或Numpy可以优化均匀数据的性能。

Python列表确实是引擎盖下的动态阵列，而不是链接的列表。这种设计选择以有趣的方式影响他们的性能和内存使用量。让我们深入研究python列表的秘密，并探讨这如何影响我们的编码实践。

Python列表被实现为动态数组，这意味着它们存储在连续的内存块中。当您将项目附加到列表中时，如果当前块已满，则Python可能需要分配一个新的，更大的内存块。在性能方面，这种重新分配可能会有些昂贵，但是这是列表提供的灵活性和易用性的权衡。

现在，为什么不链接列表？链接的列表将允许在任意位置上更有效的插入和删除，但它们会带有自己的头痛。例如，通过索引访问链接列表中的元素会较慢，因为您必须从一开始就穿越列表。 Python的设计师选择了动态阵列来平衡性能和易用性。

这是一个快速代码片段，可以说明如何使用Python列表播放并查看其动态性质：

 ＃让我们创建一个空列表
my_list = []

＃附加一些元素
对于我在范围（10）中：
    my_list.append（i）
    print（f“添加{i}之后列表：{my_list}”）

＃现在让我们开始插入
my_list.insert（0，'start'）
print（f“在开始插入'start'之后的列表：{my_list}”）

请注意，随着我们附加元素，列表如何动态增长？那就是动态阵列的美丽。

但是，让我们谈谈含义。当您使用大型列表时，您可能需要预先分配空间以避免频繁进行重新分配。这是您可以使用的技巧：

 ＃预先分配尺寸1000的列表
大_list = [无] * 1000

＃现在您可以填写它而不必担心重新分配
对于我的范围（1000）：
    groun_list [i] = i

对于大型数据集，这种方法可以更有效。但是，这并不总是必要甚至有益的。管理链接列表的管理开销通常将超过Python中大多数用例的好处。

要记住的一件事是，尽管Python列表是动态数组，但它们并不像C. Python列表中的固定尺寸数组那样简单，可以容纳不同类型的元素，从而增加了另一层复杂性。这种灵活性非常适合通用编程，但如果不仔细管理，可能会导致性能问题。

例如，如果您要处理整数列表，则可能需要考虑使用array模块，该模块对于同质数据的内存效率更高：

导入数组

＃创建一个整数数组
int_array = array.array（'i'，[1，2，3，4，5]）
print（int_array）＃输出：数组（'i'，[1，2，3，4，5]）

该array对象更类似于C风格的数组，对于同一类型的大型数据集可能会更有效。

以我的经验，了解Python列表的基本实施对于在某些情况下优化性能至关重要。例如，在处理一个涉及处理大数据集的项目时，我发现使用array模块用于数值数据可显着提高性能，而不是使用标准列表。

因此，尽管Python列表是动态的数组，而且这通常是一件好事，但值得知道何时使用其他数据结构，例如array甚至是Numpy（例如Numpy）进行更专业的任务。始终考虑在编码决策中的灵活性，性能和内存使用之间的权衡。

请记住，Python的美丽在于它的灵活性，但具有巨大的力量带来了巨大的责任。利用您对列表如何在引擎盖下工作的理解来编写更高效，有效的代码。

以上是Python是否列表动态阵列或引擎盖下的链接列表？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！