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python列表底层实现原理

发布时间:2020-12-20 10:55:01 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:Python 列表的数据结构是怎么样的? 书上说的是:列表实现可以是数组和链表。 顺序表是怎么回事?顺序表一般是数组。 列表是一个线性的集合,它允许用户在任何位置插入、删除、访问和替换元素。 列表实现是基于数组或基于链表结构的。当使用列表迭代器的时候

Python 列表的数据结构是怎么样的?

书上说的是:列表实现可以是数组和链表。
顺序表是怎么回事?顺序表一般是数组。

列表是一个线性的集合,它允许用户在任何位置插入、删除、访问和替换元素。
列表实现是基于数组或基于链表结构的。当使用列表迭代器的时候,双链表结构比单链表结构更快。
有序的列表是元素总是按照升序或者降序排列的元素。


实现细节
python中的列表的英文名是list,因此很容易和其它语言(C++,Java等)标准库中常见的链表混淆。事实上CPython的列表根本不是列表(可能换成英文理解起来容易些:python中的list不是list)。在CPython中,列表被实现为长度可变的数组。

可参考《Python高级编程(第2版)》

从细节上看,Python中的列表是由对其它对象的引用组成的连续数组。指向这个数组的指针及其长度被保存在一个列表头结构中。这意味着,每次添加或删除一个元素时,由引用组成的数组需要该标大小(重新分配)。幸运的是,Python在创建这些数组时采用了指数分配,所以并不是每次操作都需要改变数组的大小。但是,也因为这个原因添加或取出元素的平摊复杂度较低。

不幸的是,在普通链表上“代价很小”的其它一些操作在Python中计算复杂度相对过高。

利用 list.insert(i,item) 方法在任意位置插入一个元素——复杂度O(N)
利用 list.pop(i) 或 list.remove(value) 删除一个元素——复杂度O(N)


列表的算法效率
可以采用时间复杂度来衡量:

index() O(1)
append O(1)
pop() O(1)
pop(i) O(n)
insert(i,item) O(n)
del operator O(n)
iteration O(n)
contains(in) O(n)
get slice[x:y] O(k)
del slice O(n)
set slice O(n+k)
reverse O(n)
concatenate O(k)
sort O(nlogn)
multiply O(nk)

O括号里面的值越大代表效率越低


列表和元组
列表和元组的区别是显然的:
列表是动态的,其大小可以该标 (重新分配);
而元组是不可变的,一旦创建就不能修改。

list和tuple在c实现上是很相似的,对于元素数量大的时候,
都是一个数组指针,指针指向相应的对象,找不到tuple比list快的理由。
但对于小对象来说,tuple会有一个对象池,所以小的、重复的使用tuple还有益处的。

为什么要有tuple,还有很多的合理性。
实际情况中的确也有不少大小固定的列表结构,例如二维地理坐标等;
另外tuple也给元素天然地赋予了只读属性。

认为tuple比list快的人大概是把python的tuple和list类比成C++中的数组和列表了。

相关文档深入 Python 列表的内部实现:http://python.jobbole.com/82549/[python]list,tuple,dictionary,set的底层细节:https://blog.csdn.net/siyue0211/article/details/80560783Python列表:初学者应该懂得操作和内部实现:https://mp.weixin.qq.com/s/IkFak4iYYqW7u61P7eu22gpython学习笔记 – list内部实现:https://www.jianshu.com/p/cd75475168ae从底层理解Python的执行:https://www.csdn.net/article/2015-05-28/2824795

(编辑:李大同)

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