# coding:utf-8
class Node:
def __init__(self, value):
self.data = value
self.next = None
class LinkList:
def __init__(self, data=[0]):
self.head = None
self.init_link_list(data)
# 初始化链表
# data 为数组
def init_link_list(self, data):
if len(data) == 0:
print("Initialization data is null")
return
self.head = Node(data[0])
current = self.head
for index in data[1:]:
current.next = Node(index)
current = current.next
# 获取当前结点
def get_node(self, index):
if self.is_empty():
print("link is empty")
return
if index > self.get_length() or index <= 0:
print("node is not exist")
return
current = self.head
i = 0
while i < index:
if i == index - 1:
return current
current = current.next
i += 1
# 获取当前元素的值
def get_data(self, index):
current = self.get_node(index)
if current is None:
return "node is not exist"
return current.data
# 打印链表
def print_link(self):
if self.is_empty():
return
list = []
current = self.head
while current.next is not None:
list.append(current.data)
current = current.next
else:
list.append(current.data)
print(list)
# 获取链表长度
def get_length(self):
if self.is_empty():
return 0
current = self.head
count = 0
while current.next is not None:
count += 1
current = current.next
else:
count += 1
return count
# 判断链表是否为空
# 如果为空,返回true
# 如果不为空,返回false
def is_empty(self):
return self.head is None
# 当前元素之后插入一个元素
# index 元素索引
# data 插入的值
def add_after(self, index, data):
current = self.get_node(index)
if current is None:
return "node is not exist"
current_next = current.next
current.next = Node(data)
current = current.next
current.next = current_next
# 在当前元素之前插入一个元素
def add_before(self, index, data):
if index == 1:
current = self.get_node(index)
self.head = Node(data)
self.head.next = current
return
pre = self.get_pre_node(index)
current = pre.next
pre.next = Node(data)
pre = pre.next
pre.next = current
# 获取当前元素的前一个元素
def get_pre_node(self, index):
if self.is_empty():
print("link is empty")
return
if index > self.get_length() or index <= 1:
print("node is not exist")
return
pre = self.head
i = 0
while i < index:
if i == index - 2:
return pre
pre = pre.next
i += 1
# 删除指定元素,并返回删除元素的值
def remove(self, index):
if index == 1 and not self.is_empty():
data = self.head.data
self.head = self.head.next
return data
pre_node = self.get_pre_node(index)
current = self.get_node(index)
if pre_node is None or current is None:
print("data is not exist")
pre_node.next = current.next
return current.data
# 修改当前结点的值
def update(self, index, data):
current = self.get_node(index)
if current is None:
return "current node is none"
current.data = data
# 将新链表合并到当前链表
def merge(self, data):
size = self.get_length()
last_node = self.get_node(size)
last_node.next = data.head
return self
# test
y = (1,2,3,4)
s = ["a", "b", "c", "d"]
linkList = LinkList(y)
# linkList.init_link_list(["a", "b", "c", "d"])
# second = LinkList()
# second.init_link_list(["x", "y", "z"])
# linkList.add_after(-1, "x")
# linkList.add_after(1, "y")
# linkList.init_link_list([])
# linkList.add_before(1,"x")
# linkList.print_link()
# print("item:", linkList.get_data(2))
# print("length:", linkList.get_length())
# print("is empty", linkList.is_empty())
# print(linkList.get_pre_node(3).data)
# print("remove node:",linkList.remove(2))
# linkList.merge(second)
linkList.print_link()

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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