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用復(fù)雜的方式學(xué)會數(shù)組(Python實現(xiàn)動態(tài)數(shù)組)

開發(fā) 前端
通過以上的介紹,我們知道了數(shù)組存在靜態(tài)和動態(tài)類型。而在本博客中,我們著重介紹了什么是動態(tài)數(shù)組,并通過Python代碼進行實現(xiàn)。希望你能從此以復(fù)雜的方式學(xué)會數(shù)組??偨Y(jié)發(fā)言,其實越是簡單的操作,背后實現(xiàn)原理可能很復(fù)雜。

Part1聊聊Python序列類型的本質(zhì)

在本博客中,我們來聊聊探討Python的各種“序列”類,內(nèi)置的三大常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——列表類(list)、元組類(tuple)和字符串類(str)的本質(zhì)。

不知道你發(fā)現(xiàn)沒有,這些類都有一個很明顯的共性,都可以用來保存多個數(shù)據(jù)元素,最主要的功能是:每個類都支持下標(biāo)(索引)訪問該序列的元素,比如使用語法 Seq[i]?。其實上面每個類都是使用 數(shù)組 這種簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示。

但是熟悉Python的讀者可能知道這3種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)又有一些不同:比如元組和字符串是不能修改的,列表可以修改。

1、計算機內(nèi)存中的數(shù)組結(jié)構(gòu)

計算機體系結(jié)構(gòu)中,我們知道計算機主存由位信息組成,這些位通常被歸類成更大的單元,這些單元則取決于精準(zhǔn)的系統(tǒng)架構(gòu)。一個典型的單元就是一個字節(jié),相當(dāng)于8位。

計算機系統(tǒng)擁有龐大數(shù)量的存儲字節(jié),那么如何才能找到我們的信息存在哪個字節(jié)呢?答案就是大家平時熟知的 存儲地址 ?;诖鎯Φ刂?,主存中的任何字節(jié)都能被有效的訪問。實際上,每個存儲字節(jié)都和一個作為其地址的唯一二進制數(shù)字相關(guān)聯(lián)。如下圖中,每個字節(jié)均被指定了存儲地址:

圖片

一般來說,編程語言記錄標(biāo)識符和其關(guān)聯(lián)值所存儲的地址之間的關(guān)系。比如,當(dāng)我們聲明標(biāo)識符 x 就有可能和存儲器中的某一值相關(guān)聯(lián),而標(biāo)識符 y就可能和其他的值相關(guān)聯(lián)。一組相關(guān)的變量能夠一個接一個地存儲在計算機存儲器的一塊連續(xù)區(qū)域內(nèi)。我們將這種方式稱為 數(shù)組。

我們來看Python中的例子,一個文本字符串 HELLO 是以一列有序字符的形式存儲的,假定該字符串的每個Unicode字符需要兩個字節(jié)的存儲空間。最下面的數(shù)字就是該字符串的索引值。

圖片

我們可以看到,數(shù)組可以存儲多個值而無需構(gòu)造具有特定索引的多個變量來指定其中的每個項目,并且?guī)缀踉谒芯幊陶Z言(例如C、Java、C#、C++)中使用,但是Python更具有優(yōu)勢。Python在構(gòu)建列表時,熟悉的讀者可能知道,不需要預(yù)先定義數(shù)組或列表的大小,相反,在Python中,列表具有動態(tài)性質(zhì),我們可以不斷的往列表中添加我們想要的數(shù)據(jù)元素。接下來,讓我們看看Python列表的知識(已經(jīng)熟悉的讀者可以快速瀏覽或者跳過)。

2、Python列表

Python列表的操作

  • 創(chuàng)建列表的語法格式:

[ele1, ele2, ele3, ele4, ...]

  • 創(chuàng)建元組的語法格式:

(ele1, ele2, ele3, ele4, ...)

元組比列表的內(nèi)存空間利用率更高,因為元組是固定不變的,所以沒有必要創(chuàng)建擁有剩余空間的動態(tài)數(shù)組。

我們先在Python的IDE中創(chuàng)建一個列表,然后大致了解一下列表部分內(nèi)置操作,我們先創(chuàng)建了一個名為test_list的列表,然后修改(插入或刪除)元素,反轉(zhuǎn)或清空列表,具體如下:

>>> test_list = []  # 創(chuàng)建名為test_list的空列表
>>> test_list.append("Hello")
>>> test_list.append("World")
>>> test_list
['Hello', 'World']
>>> test_list = ["Hello", "Array", 2019, "easy learning", "DataStructure"] # 重新給test_list賦值
>>> len(test_list) # 求列表的長度
5
>>> test_list[2] = 1024 # 修改列表元素
>>> test_list
['Hello', 'Array', 1024, 'easy learning', 'DataStructure']
>>>
>>> test_list.insert(1, "I love") # 向列表中指定位置中插入一個元素
>>> test_list
['Hello', 'I love', 'Array', 1024, 'easy learning', 'DataStructure']
>>> test_list.append(2020) # 向列表末尾增加一個元素
>>> test_list
['Hello', 'I love', 'Array', 1024, 'easy learning', 'DataStructure', 2020]
>>>
>>> test_list.pop(1) # 刪除指定位置的元素
'I love'
>>> test_list.remove(2020) # 刪除指定元素
>>>
>>> test_list.index('Hello') # 查找某個元素的索引值
0
>>> test_list.index('hello') # 如果查找某個元素不在列表中,返回ValueError錯誤
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#11>", line 1, in <module>
test_list.index('hello')
ValueError: 'hello' is not in list
>>>
>>> test_list.reverse() # 反轉(zhuǎn)整個列表
>>> test_list
['DataStructure', 'easy learning', 2019, 'Array', 'Hello']
>>> test_list.clear() # 清空列表
>>> test_list
[]

我們看上面的代碼,可以看到list的相關(guān)操作——增刪改查,已經(jīng)很強大了,還有一些內(nèi)置方法這里并沒有做展示,留給讀者自己去發(fā)現(xiàn)并體驗。

Python列表的內(nèi)存分配背后的基礎(chǔ)知識

因此,讓我們通過編碼實踐以及內(nèi)存中保存的數(shù)組的實際大小與給定大小之間的關(guān)系來查看這種額外的空間演示。

前往Jupyter notebook進行練習(xí)?;蛘呤褂米约哼x擇的任何編輯器或開發(fā)環(huán)境。復(fù)制下面編寫的代碼。

# 導(dǎo)入sys模塊能方便我們使用gestsizeof函數(shù)
import sys

# set n
n = 20
# set empty list
list = []
for i in range(n):
a = len(list)
# 調(diào)用getsizeof函數(shù)用于給出Python中存儲對象的真實字節(jié)數(shù)
b = sys.getsizeof(list)
print('Length:{0:3d}; Size of bytes:{1:4d}'.format(a, b))
# Increase length by one
list.append(n)

運行代碼,可以看到如下輸出:

圖片

現(xiàn)在,隨著我們增加列表的長度,字節(jié)也增加了。我們分析一下,Length:1

位置的元素填入列表時,字節(jié)數(shù)從64跳到96,增加了32個字節(jié)。因為本實驗是在64位機器上運行的,這表明每個內(nèi)存地址是64位(即8個字節(jié))。增加的32個字節(jié)即為分配的用于存儲4個對象引用的數(shù)組大小。當(dāng)增加第2個、第3個或者第4個元素時,內(nèi)存占用沒有任何改變。字節(jié)數(shù)96能夠提供4個對象的引用。

96\ =\ 64\ +\ 8\ \times \ 4

當(dāng)Length:10

時,字節(jié)數(shù)從一開始的64跳到192,能存下16個對象的引用,

192\ =\ 64\ +\ 8\ \times \ 16

一直到Length: 17

后又開始跳轉(zhuǎn),所以理論上264個字節(jié)數(shù)應(yīng)該可以存下25個對象

264\ =\ 64\ +\ 8\ \times \ 25

但因為我們在代碼中設(shè)置n=20,然后程序就終止了。

我們可以看到Python內(nèi)置的list類足夠智能,知道當(dāng)需要額外的空間來分配數(shù)據(jù)時,它會為它們提供額外的大小,那么這究竟是如何被實現(xiàn)的呢?

好吧,答案是動態(tài)數(shù)組。說到這里,不知道大家學(xué)Python列表的時候是不是這樣想的——列表很簡單嘛,就是list()類、用中括號[]括起來,然后指導(dǎo)書籍或文檔上的各類方法append、insert、pop...在各種IDE一頓操作過后,是的我覺得我學(xué)會了。

但其實背后的原理真的很不簡單,比如我舉個例子:A[-1]這個操作怎么實現(xiàn)?列表切片功能怎么實現(xiàn)?如何自己寫pop()默認(rèn)刪除列表最右邊的元素(popleft刪除最左邊簡單)?...這些功能用起來爽,但真的自己實現(xiàn)太難了(我也還在學(xué)習(xí)中,大佬們請輕噴!)如果我們能學(xué)習(xí)并理解,肯定可以加強我們對數(shù)組這一結(jié)構(gòu)的理解。

3、動態(tài)數(shù)組

什么是動態(tài)數(shù)組

動態(tài)數(shù)組是內(nèi)存的連續(xù)區(qū)域,其大小隨著插入新數(shù)據(jù)而動態(tài)增長。在靜態(tài)數(shù)組中,我們需要在分配時指定大小。在定義數(shù)組的時候,其實計算機已經(jīng)幫我們分配好了內(nèi)存來存儲,實際上我們不能擴展數(shù)組,因為它的大小是固定的。比如:我們分配一個大小為10的數(shù)組,則不能插入超過10個項目。

但是動態(tài)數(shù)組會在需要的時候自動調(diào)整其大小。這一點有點像我們使用的Python列表,可以存儲任意數(shù)量的項目,而無需在分配時指定大小。

所以實現(xiàn)一個動態(tài)數(shù)組的實現(xiàn)的關(guān)鍵是——如何擴展數(shù)組?當(dāng)列表list1的大小已滿時,而此時有新的元素要添加進列表,我們會執(zhí)行一下步驟來克服其大小限制的缺點:

  1. 分配具有更大容量的新數(shù)組list2
  2. 設(shè)置list2[i] = list1[i] (i=0,1,2,...,n-1),其中n是該項目的當(dāng)前編號
  3. 設(shè)置list1 = list2,也就是說,list2正在作為新的數(shù)組來引用我們的新列表。
  4. 然后,只要將新的元素插入(添加)到我們的列表list1即可。

圖片

接下來要思考的問題是,新數(shù)組應(yīng)該多大?通常我們得做法是:新數(shù)組的大小是已滿的舊數(shù)組的2倍。我們將在Python中編程實現(xiàn)動態(tài)數(shù)組的概念,并創(chuàng)建一個簡單的代碼,很多功能不及Python強大。

實現(xiàn)動態(tài)數(shù)組的Python代碼

在Python中,我們利用ctypes的內(nèi)置庫來創(chuàng)建自己的動態(tài)數(shù)組類,因為ctypes模塊提供對原始數(shù)組的支持,為了更快的對數(shù)組進行學(xué)習(xí),所以對ctypes的知識可以查看官方文檔進行學(xué)習(xí)。關(guān)于Python的公有方法與私有方法,我們在方法名稱前使用雙下劃線**__**使其保持隱藏狀態(tài),代碼如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2019-11-01 17:10
# @Author : yuzhou_1su
# @ContactMe : https://blog.csdn.net/yuzhou_1shu
# @File : DynamicArray.py
# @Software : PyCharm

import ctypes


class DynamicArray:
"""A dynamic array class akin to a simplified Python list."""

def __init__(self):
"""Create an empty array."""
self.n = 0 # count actual elements
self.capacity = 1 # default array capacity
self.A = self._make_array(self.capacity) # low-level array

def is_empty(self):
""" Return True if array is empty"""
return self.n == 0

def __len__(self):
"""Return numbers of elements stored in the array."""
return self.n

def __getitem__(self, i):
"""Return element at index i."""
if not 0 <= i < self.n:
# Check it i index is in bounds of array
raise ValueError('invalid index')
return self.A[i]

def append(self, obj):
"""Add object to end of the array."""
if self.n == self.capacity:
# Double capacity if not enough room
self._resize(2 * self.capacity)
self.A[self.n] = obj # Set self.n index to obj
self.n += 1

def _resize(self, c):
"""Resize internal array to capacity c."""
B = self._make_array(c) # New bigger array
for k in range(self.n): # Reference all existing values
B[k] = self.A[k]
self.A = B # Call A the new bigger array
self.capacity = c # Reset the capacity

@staticmethod
def _make_array(c):
"""Return new array with capacity c."""
return (c * ctypes.py_object)()

def insert(self, k, value):
"""Insert value at position k."""
if self.n == self.capacity:
self._resize(2 * self.capacity)
for j in range(self.n, k, -1):
self.A[j] = self.A[j-1]
self.A[k] = value
self.n += 1

def pop(self, index=0):
"""Remove item at index (default first)."""
if index >= self.n or index < 0:
raise ValueError('invalid index')
for i in range(index, self.n-1):
self.A[i] = self.A[i+1]
self.A[self.n - 1] = None
self.n -= 1

def remove(self, value):
"""Remove the first occurrence of a value in the array."""
for k in range(self.n):
if self.A[k] == value:
for j in range(k, self.n - 1):
self.A[j] = self.A[j+1]
self.A[self.n - 1] = None
self.n -= 1
return
raise ValueError('value not found')

def _print(self):
"""Print the array."""
for i in range(self.n):
print(self.A[i], end=' ')
print()

測試動態(tài)數(shù)組Python代碼

上面我們已經(jīng)實現(xiàn)了一個動態(tài)數(shù)組的類,相信都很激動,接下來讓我們來測試一下,看能不能成功呢?在同一個文件下,寫的測試代碼如下:

def main():
# Instantiate
mylist = DynamicArray()

# Append new element
mylist.append(10)
mylist.append(9)
mylist.append(8)
# Insert new element in given position
mylist.insert(1, 1024)
mylist.insert(2, 2019)
# Check length
print('The array length is: ', mylist.__len__())
# Print the array
print('Print the array:')
mylist._print()
# Index
print('The element at index 1 is :', mylist[1])
# Remove element
print('Remove 2019 in array:')
mylist.remove(2019)
mylist._print()
# Pop element in given position
print('Pop pos 2 in array:')
# mylist.pop()
mylist.pop(2)
mylist._print()


if __name__ == '__main__':
main()

測試結(jié)果

激動人心的時刻揭曉,測試結(jié)果如下。請結(jié)合測試代碼和數(shù)組的結(jié)構(gòu)進行理解,如果由疏漏,歡迎大家指出。

The array length is:  5
Print the array:
10 1024 2019 9 8
The element at index 1 is : 1024
Remove 2019 in array:
10 1024 9 8
Pop pos 2 in array:
10 1024 8

Part2總結(jié)

通過以上的介紹,我們知道了數(shù)組存在靜態(tài)和動態(tài)類型。而在本博客中,我們著重介紹了什么是動態(tài)數(shù)組,并通過Python代碼進行實現(xiàn)。希望你能從此以復(fù)雜的方式學(xué)會數(shù)組??偨Y(jié)發(fā)言,其實越是簡單的操作,背后實現(xiàn)原理可能很復(fù)雜。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 宇宙之一粟
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