Создать динамический массив питон

Динамический массив Python: Реализация с примерами

В динамическом массиве python, как только заразная память заполнена, выделяется больший кусок памяти. Содержимое исходного массива копируется в это новое пространство, и доступные слоты заполняются непрерывно.

Динамический массив Python: Реализация с примерами

Привет, кодеры!! В этой статье мы обсудим реализацию динамического массива python. Мы также рассмотрим различные примеры, чтобы прояснить нашу концепцию. Массив в Python-это контейнер, содержащий фиксированное количество элементов, имеющих один и тот же тип данных.

Что такое динамический массив в Python?

Динамический массив похож на обычный массив. Разница между ними заключается в том, что размер динамического массива может быть динамически изменен во время выполнения. Нам не нужно заранее указывать размер массива. В динамическом массиве, как только заразная память заполнена, выделяется больший кусок памяти. Содержимое исходного массива копируется в это новое пространство, и доступные слоты заполняются непрерывно.

В Python объекты списка изменчивы. Это означает, что мы можем легко добавлять или удалять элемент из списка во время выполнения без указания какого-либо размера. Итак, список действует как динамический массив в Python.

Пример 1: Создание пустого динамического массива python:

ВЫХОД:

Пример 2: Добавление элементов в пустой список:

list1=[] list1.append(1) list1.append(5) print(list1)

ВЫХОД:

Здесь мы использовали метод append() для динамического добавления элементов в список. Этот метод добавляет элемент в конец списка.

Пример 3: Удаление элемента из списка:

ВЫХОД:

Мы использовали метод pop() для удаления последнего элемента списка. Этот метод удаляет элемент указанной позиции. Если позиция не указана, то удаляется последний элемент.

Логика реализации динамических массивов Python:

Если необходимо добавить список, скажем arr 1, размер которого больше размера текущего массива, то необходимо выполнить следующие действия:

• Выделите новый массив,скажем arr2, имеющий большую емкость
• Установите[i], for,1….n-1, где n-текущий номер элемента.
• Set, как теперь arr2-это наш новый список.
• Теперь просто добавьте новый элемент в arr1.

Давайте посмотрим на его реализацию в Python:

import ctypes class DynamicArray(object): def __init__(self): .make_array(self.capacity) def __len__(self): return self.n def __getitem__(self, k): if not 0 self.n: print("please enter appropriate index..") return if.capacity: self._resize(2*self.capacity) for i in range(self.n-1,index-1,-1): .A[i] def delete(self): if: print("Array is empty deletion not Possible") return def removeAt(self,index): if: print("Array is empty deletion not Possible") return if index

Объяснение:

Сначала мы создали класс динамического массива, который будет вести себя как список Python. Давайте подробно разберемся в различных функциях:

def __init__(self):

• self.n -> подсчитайте фактическое количество элементов
• self.capacity -> емкость по умолчанию установлена как 1
• я.A -> массив с заданной емкостью

def __len__(self):

def __getitem__(self, k):

• Верните элемент в положение k
• Сначала он проверяет, находится ли позиция k в пределах массива
• Если он находится в пределах границы массива, возвращается элемент в этой позиции

def append(self, ele):

• Добавьте элемент в конец массива
• Если в массиве недостаточно доступной емкости, размер массива удваивается
• self.n устанавливается в индекс элемента и увеличивается

def insert(self,item,index):

def delete(self):

def remove(self,index):

def _resize(self, new_cap):

• Измените размер массива до большего размера
• Объявите новый массив большего размера
• Ссылка на все существующие значения
• Вызовите новый больший массив
• Сброс емкости

def make_array(self, new_cap):

Должен Читать

• Ошибка памяти Python | Как решить ошибку памяти в Python
• Работа с CRUD в Python
• Проблема рюкзака в Python С различными способами решения

Вывод:

На этом мы заканчиваем нашу статью. Динамический массив Python относительно легко использовать с помощью Python, поскольку список сам действует как динамический массив. Однако можно реализовать свой собственный код на Python, используя href=”https://docs.python.org/3/library/ctypes.html”>ctypes модуль. href=”https://docs.python.org/3/library/ctypes.html”>ctypes модуль.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Читайте ещё по теме:

Источник

Реализация динамического массива на Python

Мы продолжаем курс по структурам данных. Пришло время посмотреть, как реализуется динамический массив в языках Python и С++. И начнем с языка Python.

Динамический массив в Python

Всем питонистам известна коллекция типа list, которая позволяет создавать список из разных объектов. Например, так:

Можно ли считать такие списки динамическими массивами? Строго говоря, лишь с некоторым приближением, так как в массивах все элементы должны иметь единый тип данных. А во втором списке мы видим и булево значение и строку и целое число, то есть, разные типы. Но если мы посмотрим внутрь этой структуры, то увидим, что на самом деле списки в Python реализованы как динамические массивы ссылок. И эти ссылки могут быть связаны с любым объектом, любого типа.

Отсюда и получается эффект, словно список содержит разные типы. На самом деле в нем хранятся только ссылки, ведущие на те или иные объекты и не более того. То есть, сам динамический массив содержит данные одного типа – ссылки на объекты.

Число хранимых элементов в списке можно определить командой:

Если требуется добавить новый элемент в этот список, то используется команда:

В результате в конец списка будет добавлена новая ссылка, связанная с целым значением 5. Скорость этой операции с точки зрения О большого составляет O(1). То есть, добавление нового значения в конец списка – это относительно быстрая операция.

Если же мы хотим вставить новое промежуточное значение, например, в середину или начало списка, то это делается с помощью команды:

Здесь первое значение – это индекс вставляемого элемента, а второй аргумент – значение вставляемого элемента. В итоге получаем список из шести элементов со скоростью выполнения операции O(n), где n – общее число элементов в списке.

Как видите, скорость выполнения операции вставки элементов в список существенно выше, чем операция добавления последнего элемента. Поэтому вставок лучше избегать при использовании списков.

Далее, для доступа к отдельным элементам списков используется оператор квадратные скобки:

el_1 = marks[2] # чтение значения 3-го элемента marks[1] = 3 # запись значения во 2-й элемент

Так как динамический массив в своей основе использует обычный статический массив, то доступ к произвольному его элементу осуществляется мгновенно (за константное время) O(1).

Я напомню, что имя самого массива хранит адрес первой ячейки. Зная этот начальный адрес и размер одного элемента в байтах:

k – число байт для одного элемента

мы легко можем вычислить адрес любого j-го элемента по формуле:

Поэтому операции чтения/записи отдельного элемента выполняются за время O(1).

Таким образом, если нам нужен список разумной длины, к элементам которого предполагается частое обращение, то динамический массив (список языка Python) будет хорошим выбором. Также мы вполне можем использовать операции добавления последнего элемента в список, увеличивая общее число элементов. Но операций вставки новых элементов и удаления промежуточных лучше избегать, т.к. они требуют линейного времени выполнения. Вот общие рекомендации по использованию списков языка Python.

Объединение списков и срезы

Довольно часто в Python используется операция объединения списков. Например, мы можем соединить два списка в нашем примере следующим образом:

Что происходит в этот момент, какие действия? И какова вычислительная сложность такой операции с точки зрения О большого?

Начнем с первого вопроса, что происходит в момент объединения двух динамических массивов. Создается новый массив, размером достаточным для хранения всех объединяемых элементов, а затем, в него копируется информация из первого и второго массивов:

Если принять число элементов первого массива за n, а во втором – за m, то вычислительная сложность такой операции с точки зрения О большого составляет:

Другая распространенная операция со списками – это взятие срезов. Давайте предположим, что у нас имеется список:

Что происходит с динамическим массивом в этом случае? Как мы знаем, срез в списках создает новый список с соответствующим набором элементов. В данном случае список lst2 будет состоять из значений:

То есть, при взятии среза создается новый динамический массив и в него копируются данные из первого массива. Сложность этой операции составляет O(n).

Видео по теме

#1. О большое (Big O) — верхняя оценка сложности алгоритмов

#2. О большое (Big O). Случаи логарифмической и факториальной сложности

#3. Статический массив. Структура, его преимущества и недостатки

#4. Примеры реализации статических массивов на C++

#5. Динамический массив. Принцип работы

#6. Реализация динамического массива на Python

#7. Реализация динамического массива на С++ с помощью std::vector

#8. Односвязный список. Структура и основные операции

#9. Делаем односвязный список на С++

#10. Двусвязный список. Структура и основные операции

#11. Делаем двусвязный список на С++

#12. Двусвязный список (list) в STL на С++

#13. Очереди типов FIFO и LIFO

#14. Очередь collections.deque на Python

#15. Очередь deque библиотеки STL языка C++

#16. Стек. Структура и принцип работы

#17. Реализация стека на Python и C++

#18. Бинарные деревья. Начало

#19. Бинарное дерево. Способы обхода и удаления вершин

#20. Реализация бинарного дерева на Python

#21. Множества (set). Операции над множествами

#22. Множества set и multiset в C++

#23. Контейнер map библиотеки STL в C++

#24. Префиксное (нагруженное, Trie) дерево. Ассоциативные массивы

#25. Хэш-таблицы. Что это такое и как работают

#26. Хэш-функции. Универсальное хэширование

#27. Метод открытой адресации. Двойное хэширование

#28. Использование хэш-таблиц в Python и С++

© 2023 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта

Источник