Python llist 模块:面向开发人员的分步指南
ztj100 2025-04-07 21:26 34 浏览 0 评论
llist 模块是 CPython 的一个强大的扩展,它引入了一个基本的链表结构。它为链表操作提供了比 Python 的内置列表甚至双端队列更有效的解决方案。llist 模块针对速度进行了优化,并且在管理链表操作时比 deque 和 list 快得多。
安装要使用 llist 模块,您需要安装它,就像任何其他 Python 扩展或包一样。您可以通过以下命令使用 pip 安装它:
pip install llist
或者,如果您更喜欢手动安装,则可以从 Python 包索引 (PyPI) 下载软件包,网址为
http://pypi.python.org/pypi。下载后,解压缩资源并使用以下命令编译它们:
python setup.py install
安装后,您可以导入 llist 模块并开始在您的程序中使用它。
llist模块提供的方法和对象
llist 模块提供了两种类型的链表实现:
- 单向链表 (sllist):一个链表,其中每个节点都指向序列中的下一个节点。
- 双向链表 (dllist):一个链表,其中每个节点都包含对上一个和下一个节点的引用,允许双向遍历。
llist模块中的对象
- dllist:此对象实现双向链表。
- dllistnode:这将为双向链表创建一个新节点。您可以选择使用 data 对其进行初始化。
- dllistiterator:遍历双向链表的迭代器对象。
- sllist:此对象实现单向链表。
- sllistnode:单向链表的节点,可以选择使用 data 进行初始化。
- sllistiterator:遍历单向链表的迭代器对象。
llist模块中链表的说明
- 单向链表 (sllist):单向链表中的每个节点仅指向序列中的下一个节点。这意味着您可以沿单个方向遍历列表。头节点指向下一个节点,依此类推,直到到达最后一个节点的指针为 None 的末尾。
- 双向链表 (dllist):双向链表中的每个节点都包含两个指针:一个指向下一个节点,一个指向上一个节点。这允许在两个方向上遍历,使其比单链表更灵活,尤其是当您需要在列表中来回导航时。
当需要管理经常添加或删除元素的动态数据集合时,这些链表结构非常有用。与标准 Python 列表相比,它们提供了更节省内存的解决方案,尤其是在数据量不可预测的情况下,内存节省至关重要。
以下示例将通过演示 llist 模块支持的两种列表的基本操作来帮助阐明 llist 模块的工作原理。这是一个使用 sllist(单向链表)的示例,用于说明如何在 Python 中创建、操作和管理链表:
示例 1:单向链表 (sllist)
# Importing the required packages
import llist
from llist import sllist, sllistnode
# Creating a singly linked list with initial values
lst = sllist(['first', 'second', 'third'])
print(lst) # Output: sllist with elements 'first', 'second', 'third'
print(lst.first) # Output: First node in the list ('first')
print(lst.last) # Output: Last node in the list ('third')
print(lst.size) # Output: Number of elements in the list (3)
print()
# Adding a new element to the end of the list and inserting a value after a specific node
lst.append('fourth') # Adds 'fourth' to the end of the list
node = lst.nodeat(2) # Gets the node at index 2 ('third')
lst.insertafter('fifth', node) # Inserts 'fifth' after the node 'third'
print(lst) # Output: Updated list with 'first', 'second', 'third', 'fifth', 'fourth'
print(lst.first) # Output: First node ('first')
print(lst.last) # Output: Last node ('fourth')
print(lst.size) # Output: Size of the list (5)
print()
# Popping a value from the list (removing the last element)
lst.pop() # Removes 'fourth' from the list
print(lst) # Output: List without 'fourth'
print(lst.first) # Output: First node ('first')
print(lst.last) # Output: Last node ('fifth')
print(lst.size) # Output: Size of the list (4)
print()
# Removing a specific element from the list
node = lst.nodeat(1) # Gets the node at index 1 ('second')
lst.remove(node) # Removes the 'second' node from the list
print(lst) # Output: List with 'first', 'third', 'fifth'
print(lst.first) # Output: First node ('first')
print(lst.last) # Output: Last node ('fifth')
print(lst.size) # Output: Size of the list (3)
print()
解释:
- 创建列表:使用初始值 ('first', 'second', 'third') 创建单向链表 (sllist)。我们可以打印整个列表、它的第一个和最后一个节点以及列表的大小。
- 附加和插入元素:append() 方法将新元素 ('fourth') 添加到列表的末尾。使用 insertafter(),我们可以在指定节点 ('third') 之后插入一个新节点 ('fifth')。
- 弹出元素:pop() 方法从列表中删除最后一个元素。
- 删除特定元素: remove() 方法允许我们删除特定节点,例如第二个元素 ('second')。
这个例子显示了在 llist 模块中使用 sllist 来管理链表的灵活性,允许高效的插入、删除和访问元素。
输出:
dllist([first, second, third])
dllistnode(first)
dllistnode(third)
3
dllist([sixth, fifth, seventh, first, second, third, fourth])
dllistnode(sixth)
dllistnode(fourth)
7
dllist([sixth, fifth, seventh, first, second, third])
dllistnode(sixth)
dllistnode(third)
6
dllist([sixth, seventh, first, second, third])
dllistnode(sixth)
dllistnode(third)
5
相关推荐
- 其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练
-
好的!以下是TensorFlow需要掌握的核心内容,用列表形式呈现,简洁清晰(含表情符号,<300字):1.基础概念与环境TensorFlow架构(计算图、会话->EagerE...
- 交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型
-
准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中,我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理,将这些数据分为训练集、验证集和测试集,除此之外,我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在...
- 机器学习交叉验证全指南:原理、类型与实战技巧
-
机器学习模型常常需要大量数据,但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法,用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合...
- 深度学习中的类别激活热图可视化
-
作者:ValentinaAlto编译:ronghuaiyang导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化,帮助更有针对性...
- 超强,必会的机器学习评估指标
-
大侠幸会,在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸,多个算法赛Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...
- 机器学习入门教程-第六课:监督学习与非监督学习
-
1.回顾与引入上节课我们谈到了机器学习的一些实战技巧,比如如何处理数据、选择模型以及调整参数。今天,我们将更深入地探讨机器学习的两大类:监督学习和非监督学习。2.监督学习监督学习就像是有老师的教学...
- Python 模型部署不用愁!容器化实战,5 分钟搞定环境配置
-
你是不是也遇到过这种糟心事:花了好几天训练出的Python模型,在自己电脑上跑得顺顺当当,一放到服务器就各种报错。要么是Python版本不对,要么是依赖库冲突,折腾半天还是用不了。别再喊“我...
- 神经网络与传统统计方法的简单对比
-
传统的统计方法如...
- 自回归滞后模型进行多变量时间序列预测
-
下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如,sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢?一种常见的方...
- 苹果AI策略:慢哲学——科技行业的“长期主义”试金石
-
苹果AI策略的深度原创分析,结合技术伦理、商业逻辑与行业博弈,揭示其“慢哲学”背后的战略智慧:一、反常之举:AI狂潮中的“逆行者”当科技巨头深陷AI军备竞赛,苹果的克制显得格格不入:功能延期:App...
- 时间序列预测全攻略,6大模型代码实操
-
如果你对数据分析感兴趣,希望学习更多的方法论,希望听听经验分享,欢迎移步宝藏公众号...
你 发表评论:
欢迎- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- idea eval reset (50)
- vue dispatch (70)
- update canceled (42)
- order by asc (53)
- spring gateway (67)
- 简单代码编程 贪吃蛇 (40)
- transforms.resize (33)
- redisson trylock (35)
- 卸载node (35)
- np.reshape (33)
- torch.arange (34)
- npm 源 (35)
- vue3 deep (35)
- win10 ssh (35)
- vue foreach (34)
- idea设置编码为utf8 (35)
- vue 数组添加元素 (34)
- std find (34)
- tablefield注解用途 (35)
- python str转json (34)
- java websocket客户端 (34)
- tensor.view (34)
- java jackson (34)
- vmware17pro最新密钥 (34)
- mysql单表最大数据量 (35)