Динамический массив питон: В Python как я могу объявить динамический массив

Изучаем массивы в питоне

Массивы и списки являются одними из наиболее полезных структур данных в программировании. Сегодня я расскажу вам основы, а также покажу несколько простых примеров Python массивов.

Чтобы изучить рассматриваемые в этой статье концепции, вам не требуется заранее много знать. Базовые знания парадигмы программирования и Python желательны, но это не обязательно.

Рассматриваемые в этой статье принципы могут быть применены в любом языке программирования. Я буду демонстрировать примеры на Python. Это простой для изучения язык предоставляет превосходную платформу для понимания того, что происходит. В дополнение к этому существует отличный онлайн-интерпретатор Python.

Структура данных — это способ эффективного хранения данных. Легко запутаться, потому что структуры данных не являются типом данных, которые сообщают компилятору (или в случае Python интерпретатору), как их использовать. Структуры данных определяют операции, которые могут выполняться и реализуют конкретные правила и положения.

Возможно, вы слышали о линейных типах данных (элементы последовательны):

• Массив;
• Матрица;
• Таблица поиска.

Аналогичным образом, списки часто содержат правила и методы для регулирования того, как они работают. Типы списков:

• Связный список;
• Двойной связный список;
• Список массивов или динамический массив.

Существует множество различных структур данных. Возможно, вы слышали о бинарных деревьях, графах или хэшах.

Python массивы и списки представляют собой простой набор связанных значений, которые называются элементами. Обычно это любой тип данных, включая объекты или другие списки! При работе с массивами все данные должны быть одинаковыми — нельзя хранить вместе строки и целые числа. Вам почти всегда придется указывать, сколько элементов нужно хранить. Динамические массивы существуют, но проще начать с массивов фиксированной длиной.

Python несколько усложняет ситуацию. Он не всегда придерживается строгих определений структур данных. Большинство объектов в Python обычно являются списками, поэтому создавая массив, вы проделываете больше работы. Вот начальный код:

from array import array
numbers = array('i', [2, 4, 6, 8])
print numbers[0]

Первая строка импортирует модуль array, необходимый для работы с массивами. Вторая строка создает новый массив numbers и инициализирует его значениями 2, 4, 6 и 8. Каждому элементу присваивается целочисленное значение, называемое ключом или индексом. Ключи начинаются с нуля, поэтому [0] будет обращаться к первому элементу (2):

Нельзя хранить элементы разных типов в этих массивах. Допустим, вы захотели сохранить строку «makeuseof.com»:

numbers = array('i', [2, 4, 6, "makeuseof.com"])

Это вызовет исключение при работе с Python массивом строк:

Каждый язык программирования реализует цикл, который идеально подходит для итерации (циклизации) над элементами списка.

Наиболее распространенные циклы while и for. Python делает это еще проще, предоставляя цикл for in:

for number in numbers:
    print number

Обратите внимание на то, что вам не нужно обращаться к элементам по их ключу. Это лучший способ работы с массивом. Альтернативный способ перебора списка — это цикл for:

for i in range(len(numbers)):
    print numbers[i]

Этот пример делает то же самое, что и предыдущий. Но в нем нужно указать количество элементов в массиве (len (cars)), а также передать i в качестве ключа. Это почти тот же код, который выполняется в цикле for in. Этот способ обеспечивает большую гибкость и выполняется немного быстрее (хотя цикла for in в большинстве случаев более чем достаточно).

Теперь, когда вы знаете, как работают Python двумерные массивы, давайте посмотрим на список. Иногда он может сбивать с толку, поскольку люди используют различные взаимозаменяемые термины, но списки — это массивы … отчасти.

Список — это особый тип массива. Различие состоит в том, что списки могут содержать смешанные типы данных. Помните, массивы должны содержать элементы одного типа. Списки в Python просты:

cars = ['Ford', 'Austin', 'Lancia']

Этот синтаксис объявляет список под названием cars. В квадратных скобках объявляется каждый элемент списка. Каждый элемент является строкой, поэтому их объявляют внутри кавычек. Python знает, что это объект, поэтому оператор print выводит содержимое списка:

for car in cars:
    print car

cars = ['Ford', 'Austin', 'Lancia', 1, 0.56]

Это даже не вызвало исключения:

 cars = ['Ford', 'Austin']
print cars
cars.append('Lancia')
print cars

cars = ['Ford', 'Austin']
print cars
other_cars = ['Lotus', 'Lancia']
cars.extend(other_cars)
print cars

cars = ['Ford', 'Austin', 'Lotus', 'Lancia']
print cars
cars.remove('Ford')
print cars

Данная публикация является переводом статьи «How Arrays and Lists Work in Python» , подготовленная редакцией проекта.

Изучаем массивы в питоне

Массивы и списки являются одними из наиболее полезных структур данных в программировании. Сегодня я расскажу вам основы, а также покажу несколько простых примеров Python массивов.

Чтобы изучить рассматриваемые в этой статье концепции, вам не требуется заранее много знать. Базовые знания парадигмы программирования и Python желательны, но это не обязательно.

Рассматриваемые в этой статье принципы могут быть применены в любом языке программирования. Я буду демонстрировать примеры на Python. Это простой для изучения язык предоставляет превосходную платформу для понимания того, что происходит. В дополнение к этому существует отличный онлайн-интерпретатор Python.

Структура данных — это способ эффективного хранения данных. Легко запутаться, потому что структуры данных не являются типом данных, которые сообщают компилятору (или в случае Python интерпретатору), как их использовать. Структуры данных определяют операции, которые могут выполняться и реализуют конкретные правила и положения.

Возможно, вы слышали о линейных типах данных (элементы последовательны):

• Массив;
• Матрица;
• Таблица поиска.

Аналогичным образом, списки часто содержат правила и методы для регулирования того, как они работают. Типы списков:

• Связный список;
• Двойной связный список;
• Список массивов или динамический массив.

Существует множество различных структур данных. Возможно, вы слышали о бинарных деревьях, графах или хэшах.

Python массивы и списки представляют собой простой набор связанных значений, которые называются элементами. Обычно это любой тип данных, включая объекты или другие списки! При работе с массивами все данные должны быть одинаковыми — нельзя хранить вместе строки и целые числа. Вам почти всегда придется указывать, сколько элементов нужно хранить. Динамические массивы существуют, но проще начать с массивов фиксированной длиной.

Python несколько усложняет ситуацию. Он не всегда придерживается строгих определений структур данных. Большинство объектов в Python обычно являются списками, поэтому создавая массив, вы проделываете больше работы. Вот начальный код:

from array import array
numbers = array('i', [2, 4, 6, 8])
print numbers[0]

Первая строка импортирует модуль array, необходимый для работы с массивами. Вторая строка создает новый массив numbers и инициализирует его значениями 2, 4, 6 и 8. Каждому элементу присваивается целочисленное значение, называемое ключом или индексом. Ключи начинаются с нуля, поэтому [0] будет обращаться к первому элементу (2):

numbers = array('i', [2, 4, 6, "makeuseof.com"])

Это вызовет исключение при работе с Python массивом строк:

Каждый язык программирования реализует цикл, который идеально подходит для итерации (циклизации) над элементами списка.

Наиболее распространенные циклы while и for. Python делает это еще проще, предоставляя цикл for in:

for number in numbers:
    print number

Обратите внимание на то, что вам не нужно обращаться к элементам по их ключу. Это лучший способ работы с массивом. Альтернативный способ перебора списка — это цикл for:

for i in range(len(numbers)):
    print numbers[i]

Этот пример делает то же самое, что и предыдущий. Но в нем нужно указать количество элементов в массиве (len (cars)), а также передать i в качестве ключа. Это почти тот же код, который выполняется в цикле for in. Этот способ обеспечивает большую гибкость и выполняется немного быстрее (хотя цикла for in в большинстве случаев более чем достаточно).

Теперь, когда вы знаете, как работают Python двумерные массивы, давайте посмотрим на список. Иногда он может сбивать с толку, поскольку люди используют различные взаимозаменяемые термины, но списки — это массивы … отчасти.

Список — это особый тип массива. Различие состоит в том, что списки могут содержать смешанные типы данных. Помните, массивы должны содержать элементы одного типа. Списки в Python просты:

cars = ['Ford', 'Austin', 'Lancia']

Этот синтаксис объявляет список под названием cars. В квадратных скобках объявляется каждый элемент списка. Каждый элемент является строкой, поэтому их объявляют внутри кавычек. Python знает, что это объект, поэтому оператор print выводит содержимое списка:

for car in cars:
    print car

cars = ['Ford', 'Austin', 'Lancia', 1, 0.56]

Это даже не вызвало исключения:

cars = ['Ford', 'Austin']
print cars
cars.append('Lancia')
print cars

cars = ['Ford', 'Austin']
print cars
other_cars = ['Lotus', 'Lancia']
cars.extend(other_cars)
print cars

cars = ['Ford', 'Austin', 'Lotus', 'Lancia']
print cars
cars.remove('Ford')
print cars

Данная публикация является переводом статьи «How Arrays and Lists Work in Python» , подготовленная редакцией проекта.

Изучаем массивы в питоне

Массивы и списки являются одними из наиболее полезных структур данных в программировании. Сегодня я расскажу вам основы, а также покажу несколько простых примеров Python массивов.

Чтобы изучить рассматриваемые в этой статье концепции, вам не требуется заранее много знать. Базовые знания парадигмы программирования и Python желательны, но это не обязательно.

Рассматриваемые в этой статье принципы могут быть применены в любом языке программирования. Я буду демонстрировать примеры на Python. Это простой для изучения язык предоставляет превосходную платформу для понимания того, что происходит. В дополнение к этому существует отличный онлайн-интерпретатор Python.

Структура данных — это способ эффективного хранения данных. Легко запутаться, потому что структуры данных не являются типом данных, которые сообщают компилятору (или в случае Python интерпретатору), как их использовать. Структуры данных определяют операции, которые могут выполняться и реализуют конкретные правила и положения.

Возможно, вы слышали о линейных типах данных (элементы последовательны):

• Массив;
• Матрица;
• Таблица поиска.

Аналогичным образом, списки часто содержат правила и методы для регулирования того, как они работают. Типы списков:

• Связный список;
• Двойной связный список;
• Список массивов или динамический массив.

Существует множество различных структур данных. Возможно, вы слышали о бинарных деревьях, графах или хэшах.

Python массивы и списки представляют собой простой набор связанных значений, которые называются элементами. Обычно это любой тип данных, включая объекты или другие списки! При работе с массивами все данные должны быть одинаковыми — нельзя хранить вместе строки и целые числа. Вам почти всегда придется указывать, сколько элементов нужно хранить. Динамические массивы существуют, но проще начать с массивов фиксированной длиной.

Python несколько усложняет ситуацию. Он не всегда придерживается строгих определений структур данных. Большинство объектов в Python обычно являются списками, поэтому создавая массив, вы проделываете больше работы. Вот начальный код:

from array import array
numbers = array('i', [2, 4, 6, 8])
print numbers[0]

Первая строка импортирует модуль array, необходимый для работы с массивами. Вторая строка создает новый массив numbers и инициализирует его значениями 2, 4, 6 и 8. Каждому элементу присваивается целочисленное значение, называемое ключом или индексом. Ключи начинаются с нуля, поэтому [0] будет обращаться к первому элементу (2):

Нельзя хранить элементы разных типов в этих массивах. Допустим, вы захотели сохранить строку «makeuseof.com»:

numbers = array('i', [2, 4, 6, "makeuseof.com"])

Это вызовет исключение при работе с Python массивом строк:

Каждый язык программирования реализует цикл, который идеально подходит для итерации (циклизации) над элементами списка.

Наиболее распространенные циклы while и for. Python делает это еще проще, предоставляя цикл for in:

for number in numbers:
    print number

Обратите внимание на то, что вам не нужно обращаться к элементам по их ключу. Это лучший способ работы с массивом. Альтернативный способ перебора списка — это цикл for:

for i in range(len(numbers)):
    print numbers[i]

Этот пример делает то же самое, что и предыдущий. Но в нем нужно указать количество элементов в массиве (len (cars)), а также передать i в качестве ключа. Это почти тот же код, который выполняется в цикле for in. Этот способ обеспечивает большую гибкость и выполняется немного быстрее (хотя цикла for in в большинстве случаев более чем достаточно).

Теперь, когда вы знаете, как работают Python двумерные массивы, давайте посмотрим на список. Иногда он может сбивать с толку, поскольку люди используют различные взаимозаменяемые термины, но списки — это массивы … отчасти.

Список — это особый тип массива. Различие состоит в том, что списки могут содержать смешанные типы данных. Помните, массивы должны содержать элементы одного типа. Списки в Python просты:

cars = ['Ford', 'Austin', 'Lancia']

Этот синтаксис объявляет список под названием cars. В квадратных скобках объявляется каждый элемент списка. Каждый элемент является строкой, поэтому их объявляют внутри кавычек. Python знает, что это объект, поэтому оператор print выводит содержимое списка:

for car in cars:
    print car

cars = ['Ford', 'Austin', 'Lancia', 1, 0.56]

Это даже не вызвало исключения:

cars = ['Ford', 'Austin']
print cars
cars.append('Lancia')
print cars

cars = ['Ford', 'Austin']
print cars
other_cars = ['Lotus', 'Lancia']
cars.extend(other_cars)
print cars

cars = ['Ford', 'Austin', 'Lotus', 'Lancia']
print cars
cars.remove('Ford')
print cars

Данная публикация является переводом статьи «How Arrays and Lists Work in Python» , подготовленная редакцией проекта.

Как создать динамический массив Ru Python

Насколько я понимаю, тип list в Python представляет собой динамический массив указателей, который увеличивает его емкость при добавлении элементов к нему. И массив в NumPy использует область непрерывной памяти для хранения всех данных массива.

Существуют ли типы, которые динамически увеличивают его емкость как список и сохраняют значение в виде массива NumPy? Что-то вроде List in C #. И здорово, если тип имеет тот же интерфейс, что и массив NumPy.

Я могу создать класс, который обертывает массив NumPy внутри и изменяет размер этого массива, когда он заполнен, например:

 class DynamicArray(object): def __init__(self): self._data = np.zeros(100) self._size = 0 def get_data(self): return self._data[:self._size] def append(self, value): if len(self._data) == self._size: self._data = np.resize(self._data, int(len(self._data)*1.25)) self._data[self._size] = value self._size += 1 

но DynamicArray не может использоваться в качестве массива NumPy, и я думаю, что все представления, возвращаемые get_data (), до np.resize () будут содержать старый массив.

Изменить: тип массива в массиве – динамический массив. Следующая программа проверяет коэффициент увеличения списка и массива:

 from array import array import time import numpy as np import pylab as pl def test_time(func): arrs = [func() for i in xrange(2000)] t = [] for i in xrange(2000): start = time.clock() for a in arrs: a.append(i) t.append(time.clock()-start) return np.array(t) t_list = test_time(lambda:[]) t_array = test_time(lambda:array("d")) pl.subplot(211) pl.plot(t_list, label="list") pl.plot(t_array, label="array") pl.legend() pl.subplot(212) pl.plot(np.where(t_list>2*np.median(t_list))[0]) pl.plot(np.where(t_array>2*np.median(t_array))[0]) pl.show() 

из графика: коэффициент увеличения списка больше, чем массив.

Вам может быть интересно узнать, что стандартная библиотека Python также включает в себя модуль массива, который звучит так, как вы хотите:

Этот модуль определяет тип объекта, который может компактно представлять массив базовых значений: символы, целые числа, числа с плавающей запятой. Массивы представляют собой типы последовательностей и очень похожи на списки, за исключением того, что тип объектов, хранящихся в них, ограничен.

arrays — Динамический массив 2D в Python

Я хочу сохранить некоторые данные из Twitter и использовать двумерный массив, чтобы сохранить все хэштеги в первом ряду и все внешние URL во втором, с динамическими столбцами.

Я реализовал это:

hashtag_extLink = 2 * [[]]

...
...

if field == "hashtag":
    hashtag_extLink[0].append(x)
elif field == "ext_link":
    hashtag_extlink[1].append(y)
else:
    pass

Но, когда я напечатаю hashtag_extLink, используя это утверждение:

for row in range(len(hashtag_extLink)):
    print("Row %d" % row)
    for col in range(len(hashtag_extLink[row])):
        print(hashtag_extLink[row][col], end='')
    print("")

Я получил:

Row 0
xy
Row 1
xy

То есть функция append() добавляет значение в обе строки. Как я могу исправить? Должен ли я использовать Numpy?

Заранее спасибо.

0

Federico Cuozzo 30 Май 2017 в 13:54

2 ответа

Лучший ответ

Определение двумерного массива следующим образом: x = 2 * [[]] помещает один и тот же список в обоих местах списка контейнеров, как это происходит в вашем случае.

Попробуйте определить массив как x = [[],[]]

>>> x = [[],[]]
>>> x[0].append(1)
>>> x
[[1], []]

1

surabhi bhargava 30 Май 2017 в 11:14

Если вы знаете размеры,

ar = []
for i in range(5):
   ar.append([])
   for j in range(2):
       ar[i].append(1)

0

Subhashi 21 Янв 2020 в 12:33

Создание Собственного Списка Python (Динамический Массив) В Классе

У меня может быть такой же вопрос, как и здесь: Создание динамического массива в классе [python], но у меня есть дополнительная информация, которую задавали помощники post:

referential_array состоит из: import ctypes

def build_array(size):

    if size <= 0:
raise ValueError("Array size should be larger than 0.")
if not isinstance(size,  int):
raise ValueError("Array size should be an integer.")
array = (size * ctypes.py_object)()
array[:] = size * [None]
return array

Мои попытки изменить размер:

from referential_array import build_array

class Array:

    def __init__(self, size):
assert size >= 0, "size must be positive"
self.the_array = build_array(size)
self.count = 0
self.size = size

def resize(self):

    if self.isFull():
self.the_array2 = build_array(self.size*2)
for i in range(len(self)):
self.the_array2.append(self[i])
self.the_array = self.the_array2
self.size = (self.size)*2    
elif len(self) < (1/8)*(self.size) and (self.size) >= 40:
self.the_array2 = build_array((self.size)//2)
for i in range(len(self)):
self.the_array2.append(self[i])
self.the_array = self.the_array2
self.size = (self.size)//2
else:
pass

def __str__(self):
result = ""
for i in range(self.count):
result += str(self.the_array[i])
result += "\n"
return result

def __len__(self):
return self.count

def isEmpty(self):
return len(self) == 0

def isFull(self):
return len(self) >= len(self.the_array)

def indexValid(self,index):
return -len(self) <= index and index < len(self)

def __getitem__(self,index):
if self.indexValid(index):
if index >= 0:
return self.the_array[index]
else:
return self.the_array[index+len(self)]
else:
raise IndexError("index out of range")

def __setitem__(self,index,item):
if self.indexValid(index):
if index >= 0:
self.the_array[index] = item
else:
self.the_array[index+len(self)] = item
else:
raise IndexError("index out of range")
def append(self,item):

    if not self.isFull():
self.the_array[self.count] = item
self.count += 1

    self.resize()

Вышеприведенный код дал объект AttributeError: ‘py_object_Array_40’ не имеет атрибута ‘append’ «

Попробуйте два при использовании [:]:

def resize(self):

    if self.isFull:
self.the_array2 = build_array(self.size*2)
self.the_array2 = self.the_array[:]
self.the_array = self.the_array2
self.size = (self.size)*2    
elif len(self) < (1/8)*(self.size) and (self.size) >= 40:
self.the_array2 = build_array((self.size)//2)
self.the_array2 = self.the_array[:]
self.the_array = self.the_array2
self.size = (self.size)//2
else:
pass

На этот раз я получу память. Любая помощь приветствуется.

Реализация динамического массива в Python

Что такое динамический массив?

Динамический массив похож на массив, но с той разницей, что его размер можно динамически изменять во время выполнения. Не нужно заранее указывать размер массива. Элементы массива занимают непрерывный блок памяти, и после создания его размер не может быть изменен. Динамический массив может, после того, как массив заполнен, выделить больший кусок памяти, скопировать содержимое из исходного массива в это новое пространство и продолжить заполнять доступные слоты.

Мы будем использовать встроенную библиотеку ctypes of python. Ознакомьтесь с документацией для получения дополнительной информации, но в основном она будет использоваться здесь как необработанный массив из модуля ctypes.

Коротко о публичных и приватных методах. Мы можем использовать подчеркивание _ перед именем метода, чтобы сохранить его закрытым. Например:

Output:
Use Tab to see me!

Output:
You won't be able to see me!

Реализация динамической логики массива:

Ключ заключается в том, чтобы обеспечить средства для роста массива A, в котором хранятся элементы списка. На самом деле мы не можем увеличить массив, его емкость фиксирована. Если элемент добавляется в список в тот момент, когда базовый массив заполнен, нам нужно выполнить следующие шаги.

1. Выделите новый массив B с большей емкостью (обычно используемое правило для нового массива — иметь двойную емкость существующего массива)
2. Установите B [i] = A [i] , для i = 0 — n-1, где n обозначает текущее количество элементов.
3. Установите A = B, то есть мы, следовательно, будем использовать B в качестве массива списка поддержки.
4. Вставьте новый элемент в новый массив.

Реализация динамического массива:

Output:
1

Output:
2

Output:
1

Output:
2

Отлично, мы создали собственный динамический массив! Поиграйте с ним и посмотрите, как он автоматически изменяет размеры.

Рекомендуемые посты:

Реализация динамического массива в Python

0.00 (0%) 0 votes

Реализация динамического массива в Python

import ctypes

class DynamicArray ( object ):

000

000

def __init __ ( self ):

self .n = 0

self .capacity = 1

self .A self. . Емкость)

def __len __ ( self ):

0003 000 0003 0003

def __getitem __ ( self , k):

000 000 000 000 000 000 000 000 000 < = k < self .n:

return IndexError ( 'K за пределами !' '

возврат сам .A [k]

def append ( self , ele):

if

.n = = self .capacity:

self ._resize ( 2 * self .capacity)

self .A [ self 0003 .n] 0003

def insertAt ( self

,

если индекс < 0 или индекс> self. n:

печать ( «введите соответствующий индекс ..» )

возврат

= = self . Емкость:

self ._resize ( 2 * self .емкость)

для i в диапазоне ( self .n 0003, 0003 — - 1 , - 1 ):

self .A [i + 1 ] = self.A [i]

self .A [index] = item

0003 0003 self 0003 0003 self 0003 1

def удалить ( self ):

если сам .n = = 0 :

печать ( «Массив пуст, удаление невозможно» )

self .A [ self .n - 1 ] = 0

self .n - = 1

def удалить

if self .n = = 0 :

печать ( «Массив пуст, удаление невозможно» )

if index < 0 or index> = self .n:

return IndexError.... удаление невозможно » )

если индекс = = self .n - 1 1 self .A [индекс] = 0

self .n - = 1

000 000 000 000 для i в диапазоне (индекс, self .n - 1 ):

self .A [i] = self .A [i + ]

self .A [ self .n - 1 ] = 0

def _resize ( self , new 94 930007

B = self .make_array (new_cap)

0003 для 0003 .n):

B [k] = self .A [k]

self .A = = = = self .capacity = new_cap

def make_array ( self 000 000

000

возврат (new_cap * ctypes.py_object) ()

структур данных в Python — динамические массивы, замаскированные под списки | Яша Пракаша | Этот код

Массив — это структура данных, в которой элементы располагаются последовательно. В большинстве языков программирования это обычно делается более или менее аналогично, но в Python это делается немного иначе.

Но прежде чем мы углубимся в особенности, связанные с Python, мы должны сначала быстро взглянуть на то, что такое обычный массив.

Общее определение и характеристики массива

Каждая позиция в массиве имеет индекс , начиная с 0, с элементами, сохраненными последовательно, соответствующими этим индексам.

Массивы обычно поставляются с быстрыми добавлениями и поисками. — добавление нового элемента в конец массива, а также получение элемента из заданного индекса в массиве занимают всего O (1) времени.

С другой стороны, к недостаткам массивов можно отнести — они имеют фиксированного размера . Количество элементов, которые мы собираемся иметь в нашем массиве, всегда нужно указывать заранее. (Но НЕ в динамическом массиве, о котором мы поговорим позже… :))

Кроме того, у нас есть O (n) наихудшего времени для любой операции вставки или удаления в массиве.Вы можете спросить, почему это так — если мы просто вставляем элемент, не перемещая все остальные, или просто удаляем элемент, не перемещаясь и не переставляя все остальные, не будет ли время выполнения меньше?

Ответ — эта теория на самом деле нарушает саму идею, с которой работают массивы — сохранение элементов в памяти в последовательном порядке. Если оставить пробелы для ускорения вставки или удаления, мы больше не сможем точно знать, где будет каждый элемент в массиве.

Краткое примечание: Если вам интересно, какое время наихудшее, или вы хотите получить базовое концептуальное представление о временной сложности, пожалуйста, прочтите мою предыдущую статью о нотациях Big O! ❤

Теперь, когда мы увидели, как выглядят массивы, мы можем перейти к их определению и пониманию на выбранном нами языке программирования — Python!

Python не предоставляет регулярные структуры данных массива, такие как Java или C ++.

Одна большая разница в том, как массивы реализованы в Python, заключается в том, что это не обычные массивы, а динамические массивы .

Динамический массив имеет свойство автоматического изменения размера . Массивы, которые мы определяем, больше не должны быть фиксированного размера, количество элементов, которые мы имеем в них, может изменяться (увеличиваться или уменьшаться) в любое время. Таким образом, это означает, что мы можем добавлять или удалять элементы динамически. Списки

Итак, чем же тогда различается время выполнения для разных операций?

Вставка и удаление, а также поиск элементов и операция добавления занимают одинаковое время — O (n) и O (1) соответственно.Но здесь есть один важный момент, которого следует остерегаться.

Упомянутые здесь временные сложности не являются наихудшими временными сложностями, они фактически являются амортизированными наихудшими случаями раз. Эту концепцию довольно легко понять, если вы поймете ее мотивацию.

Вот как это говорится в этой вики-статье:

Мотивация для амортизированного анализа состоит в том, что рассмотрение наихудшего времени выполнения на операцию , а не на на алгоритм , может быть слишком пессимистичным.

Это означает, что амортизация состоит из просмотра всей серии операций (каждой строки кода или группы строк кода) в алгоритме, а затем определения, являются ли они в сумме такими же дорогостоящими или нет. Это потому, что, хотя некоторые операции в алгоритме могут быть дорогостоящими, некоторые могут быть на самом деле очень дешевыми, поэтому, суммируя их и глядя на весь алгоритм, время выполнения алгоритма может быть не таким дорогостоящим на практике!

Как это применимо к динамическим массивам?

Теперь, когда мы говорили о динамических массивах (реализованных в виде списков), давайте вернемся к нему, чтобы понять эту новую концепцию временной сложности.

Что происходит, когда мы пытаемся добавить элемент к уже заполненному массиву? Чтобы освободить дополнительное место, динамические массивы автоматически создают новый, больший базовый массив размером в два раза больше текущего.

Операции, задействованные здесь, теперь будут включать в себя следующие: создание нового массива, вдвое превышающего текущий размер, а затем копирование элементов текущего (старого) массива в новый массив, один за другим, и затем, наконец, добавление нового элемента. в массив.

Сколько времени это займет?

Давайте сначала рассмотрим пример, чтобы понять интуицию, а затем перейдем к необходимому жаргону.

Реализация динамических массивов в программировании на Python

Массивы могут быть статического и динамического типа. В этой статье мы сосредоточимся на том, что такое динамический массив? и реализовать это практически через код с использованием языка программирования Python.

Что такое динамический массив?

В информатике массив, как правило, представляет собой тип данных, который может хранить несколько значений без создания нескольких переменных с определенным индексом, определяющим каждый элемент в них, и используется почти во всех языках программирования, таких как C, Java, C ++, C # , Swift и т. Д., Но у Python есть дополнительное преимущество над ними.Когда вы создаете список поверх Python, вы могли заметить, что вам действительно не нужно заранее указывать размер массива или списка, вместо этого в python список имеет динамический характер, т.е. мы могли бы просто продолжать добавлять элемент постоянно.

Итак, , как Python на самом деле это делает?

Ну, ответ — динамических массивов. Предположим, у вас есть список, экземпляр списка часто имеет большую емкость, чем текущий, т.е. если он имеет 4 или 5 элементов, тогда он может хранить гораздо больше, но если вы продолжите добавлять список, то в конечном итоге это дополнительное пространство закончится .

Основы распределения памяти для массива в Python

Итак, давайте посмотрим на эту демонстрацию дополнительного пространства с помощью практики кодирования и взаимосвязи между фактическим размером массива, хранящегося в памяти, и заданным размером.

Зайдите в блокнот Юпитер , чтобы попрактиковаться. если у вас его нет, загрузите его отсюда или вы можете использовать любой редактор или среду разработки по своему выбору. Скопируйте приведенный ниже код.

# Import sys, которая позволит нам использовать функцию get sizeof , которая поможет нам узнать фактический размер в байтах, который компьютер хранит в памяти.

import sys
#set n
n = 10
# set empty list
data = []
for i in range (n):

# количество элементов
a = len (data)
# фактический размер байтов
b = sys.getsizeof (data)
print (‘Length: {0: 3d}; Размер байтов: {1: 4d} ‘. Format (a, b))
# Увеличить длину на единицу, чтобы
data.append (n)

Примечание: учитывать отступы

Запустите код, и вы увидите результат, показанный на рисунке.

А вот интересная вещь, которая происходит, когда мы увеличиваем длину списка, байты также увеличиваются, но python делает это кусками, поэтому, если значение n будет 50 , то результат будет примерно таким .

, то есть python фактически выделяет память кусками для разных размеров, поэтому он достаточно умен, чтобы знать, что, когда ему требуется дополнительное пространство для распределения данных, он дает им дополнительный размер, как показано на рисунке.

Реализация динамического массива (теория)

Цель состоит в том, чтобы увеличить или добавить данный массив или список, скажем, A , в котором хранятся элементы списка, и, поскольку мы знаем, что массив будет иметь фиксированную емкость, мы просто можем увеличить этот массив.

Итак, если список добавляется, когда размер массива заполнен, нам нужно выполнить следующие шаги, то есть алгоритм , стоящий за реализацией динамического массива.

• Выделить новый массив B с большей емкостью
• Установите B [i] = A [i], для i = 0,…., n-1, , где n обозначает текущий номер элемента.
• Установите A = B, , так как теперь B ссылается на наш новый список.
• И, наконец, Вставьте новый элемент в новый массив

Иллюстрация вышеперечисленных шагов на схеме.

(a) создать новый массив B. (b) сохранить элементы A в B . (c) переназначить ссылку на позиции A в B

Теперь вы просто хотите знать Какого размера должен быть создан новый массив? правильно, общее правило гласит, что вновь созданный массив должен быть на удвоен исходного массива.

Реализация динамического массива (код)

Здесь я покажу вам простой пример, как реализовать эту концепцию в практике программирования и повседневных задачах. Перейдите в свой редактор кода и скопируйте коды, написанные ниже.

Мы создадим наш собственный класс динамического массива . Мы будем использовать встроенную библиотеку ctypes, которая будет использоваться как необработанный массив из модуля ctypes.

Также сохраните одну вещь в примечании, что я использовал ‘_’ перед методами, которые я сделал только для того, чтобы они не были общедоступными для Jupiter notebook.

Теперь, когда наш класс динамического массива готов позволить нам кое-что сделать с этим. Итак,

Итак, мы реализовали наш динамический массив, и все, мы можем добавить массив, который является списком, в этом случае мы также можем видеть значение по индексу, как показано на рисунке выше.

Попробуйте реализовать описанную выше демонстрацию с помощью метода sys.getsizeof , описанного в предыдущем разделе этой статьи.

aebaack / python-dynamic-array: реализация класса динамического массива в python с использованием компактного массива

Dynamic Array

Этот проект представляет собой реализацию класса динамического массива на языке Python с использованием компактного массива в качестве базовой структуры данных.Цель состоит в том, чтобы имитировать собственный класс списка python, чтобы узнать о реализации специальных методов для типов последовательностей и изменении размера массива, чтобы поддерживать постоянную амортизированную среду выполнения для операций вставки и удаления.

Компактный массив, поддерживающий этот класс, удваивается в размере после заполнения емкости динамического массива и сжимается до половины размера, когда текущее количество элементов в списке становится четвертью емкости.

Файлы

• dynamic_array.py содержит DynamicArray class
• test_dynamic_array.py содержит тесты для общедоступных методов и операций класса DynamicArray
• runtime_comparison.py сравнивает время выполнения методов DynamicArray с собственным списком Python

Поддерживаемые методы

Эти динамические массивы поддерживают все общедоступные методы класса списка Python, а также такие операторы, как + для объединения массивов и * для повторяющихся элементов в массиве.Он также поддерживает обозначение фрагментов.

Использование

Чтобы использовать этот динамический массив, просто импортируйте его и создайте экземпляр класса. Затем его можно использовать так же, как и собственный список. Он был протестирован для работы с python 3.8.

  из dynamic_array import DynamicArray
arr = DynamicArray ()
для i в диапазоне (5):
    arr.append (я)
print (arr) # [0, 1, 2, 3, 4]
arr.pop () # 4
arr.pop (0) # 0
print (arr) # [1, 2, 3]
  

Анализ времени выполнения

Файл runtime_comparison.py сравнивает время выполнения общедоступных методов DynamicArray со временем выполнения списка python , используя модуль time . Это несовершенное сравнение, потому что другие процессы, запущенные на машине, заставят этот процесс занять больше времени, но оно дает некоторое представление об эффективности списка python . Пример вывода приведен ниже, и ясно, что собственная реализация динамического массива в Python значительно превосходит эту. Вывод для каждого метода можно интерпретировать как:

  Время в микросекундах.append - среднее время на добавление для n добавлений
extend - среднее время на продление для n расширений
insert - среднее время вставки на передний план для n вставок
remove - среднее время на удаление для n удалений элемента впереди
pop - среднее время на поп для n попсов со спины
clear - пора очистить массив из n элементов
index - время найти элемент в конце массива из n элементов
count - время для подсчета появления элемента в массиве из n элементов
sort - пора отсортировать массив из n элементов
reverse - время перевернуть массив из n элементов
copy - пора вернуть мелкую копию массива из n элементов
  

Образец таблицы:

  n = 10 n = 100 n = 1000
добавить | DynamicArray 10.70 4,28 6,49
          | Родной список 0,31 0,20 0,19
-------------------------------------------------- -------------------------
продлить | DynamicArray 10,70 5,79 8,59
          | Родной список 0,41 0,37 0,11
-------------------------------------------------- -------------------------
вставить | DynamicArray 5,20 31,65 404,59
          | Собственный список 0.31 0,30 0,37
-------------------------------------------------- -------------------------
удалить | DynamicArray 4,98 22,12 292,49
          | Родной список 0,21 0,14 0,18
-------------------------------------------------- -------------------------
поп | DynamicArray 3,91 2,27 2,21
          | Родной список 0,19 0,06 0,06
-------------------------------------------------- -------------------------
ясно | DynamicArray 4.05 2,86 14,07
          | Родной список 0,95 0,95 2,62
-------------------------------------------------- -------------------------
индекс | DynamicArray 6,20 11,92 114,20
          | Родной список 0,00 2,15 12,87
-------------------------------------------------- -------------------------
счет | DynamicArray 5,01 13,83 152,83
          | Собственный список 0.95 0,95 4,05
-------------------------------------------------- -------------------------
сортировать | DynamicArray 24.80 1226.90 89034.08
          | Собственный список 2,15 4,77 19,79
-------------------------------------------------- -------------------------
обратный | DynamicArray 9,06 46,97 468,02
          | Родной список 0,95 0,95 1,19
-------------------------------------------------- -------------------------
копия | DynamicArray 3.10 3,10 3,10
          | Родной список 0,72 0,95 0,00
-------------------------------------------------- -------------------------
  

Тестирование

Тесты включены в файл test_dynamic_array.py и могут выполняться с модулем unittest .

  python3 -m unittest test_dynamic_array
...........................
-------------------------------------------------- --------------------
Провел 27 тестов в 4.285 с

ОК

  

  self.size = 0 # длина, по мнению пользователя, массив <- неверна
себя.size = 0 # длина, по мнению пользователя, массив <- правильно
  

 , если my_list:
  

  для x в my_array:
    для y в my_array:
  

  класс DynamicArray:
    класс _Iterator:
        def __init __ (self, dynamic_array):
             #....
        # Реализуйте '_index' и '__next__' в этом классе

    def __iter __ (сам):
        # Возвращать другой объект каждый раз, когда вам предлагается итератор
        return _Iterator (сам)
  

  класс ArrayList:
    def __init __ (self, size = 10):
        себя.max_size = size # максимальный объем памяти
        self.list = [None] * self.max_size # выделить массив
        self.size = 0 # текущий фактический размер (количество элементов)

    def add (self, value):
        if self.size> = self.max_size: # проверяем, достаточно ли объема памяти
            self._increase_size ()
        self.list [self.size] = значение
        self.size + = 1

    def _increase_size (самостоятельно):
        new_max_size = self.max_size * 2 # двойной размер памяти
        new_list = [Нет] * new_max_size
        для i в диапазоне (0, self.max_size): # копировать старый список в новый список
            new_list [i] = self.list [i]
        self.max_size = new_max_size
        self.list = new_list

    def get (self, index):
        если index> = self.size или index <0:
            поднять исключение ('Недействительный индекс')

        вернуть self.list [индекс]

    def delete (self, index):
        если index> = self.size или index <0:
            поднять исключение ('Недействительный индекс')

        # сдвигать список от удаленного индекса и далее
        # элемент перед индексом не затрагивается удалением
        для i в диапазоне (index, self.размер):
            self.list [индекс] = self.list [индекс + 1]

        self.size - = 1
  

  число = ArrayList (размер = 1)

nums.add (1)
nums.add (2)
nums.add (3)

value = nums.get (1) # index = 1, value = 2

nums.delete (1) # index = 1, value = 2 удаляется

value = nums.get (1) # index = 1, value = 3
  

  число = ArrayList (размер = 1)

утверждать числа.max_size == 1

nums.add (1)

утверждать nums.max_size == 1

nums.add (2)

утверждать nums.max_size == 2

nums.add (3)

утверждать nums.max_size == 4

nums.add (4)

утверждать nums.max_size == 4

nums.add (5)

утверждать nums.max_size == 8

nums.add (6)

утверждать nums.max_size == 8