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krahets 2024-12-01 03:03:39 +08:00
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commit f5dfdf4308
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@ -75,6 +75,16 @@ comments: true
另一方面,必要使用链表的情况主要是二叉树和图。栈和队列往往会使用编程语言提供的 `stack``queue` ,而非链表。 另一方面,必要使用链表的情况主要是二叉树和图。栈和队列往往会使用编程语言提供的 `stack``queue` ,而非链表。
**Q**初始化列表 `res = [0] * self.size()` 操作,会导致 `res` 的每个元素引用相同的地址吗? **Q**操作 `res = [[0]] * n` 生成了一个二维列表,其中每一个 `[0]` 都是独立的吗?
不会。但二维数组会有这个问题,例如初始化二维列表 `res = [[0]] * self.size()` ,则多次引用了同一个列表 `[0]` 不是独立的。此二维列表中,所有的 `[0]` 实际上是同一个对象的引用。如果我们修改其中一个元素,会发现所有的对应元素都会随之改变。
如果希望二维列表中的每个 `[0]` 都是独立的,可以使用 `res = [[0] for _ in range(n)]` 来实现。这种方式的原理是初始化了 $n$ 个独立的 `[0]` 列表对象。
**Q**:操作 `res = [0] * n` 生成了一个列表,其中每一个整数 0 都是独立的吗?
在该列表中,所有整数 0 都是同一个对象的引用。这是因为 Python 对小整数(通常是 -5 到 256采用了缓存池机制以便最大化对象复用从而提升性能。
虽然它们指向同一个对象,但我们仍然可以独立修改列表中的每个元素,这是因为 Python 的整数是“不可变对象”。当我们修改某个元素时,实际上是切换为另一个对象的引用,而不是改变原有对象本身。
然而,当列表元素是“可变对象”时(例如列表、字典或类实例等),修改某个元素会直接改变该对象本身,所有引用该对象的元素都会产生相同变化。

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@ -9,7 +9,7 @@ comments: true
- 整理扑克的过程与插入排序算法非常类似。插入排序算法适合排序小型数据集。 - 整理扑克的过程与插入排序算法非常类似。插入排序算法适合排序小型数据集。
- 货币找零的步骤本质上是贪心算法,每一步都采取当前看来最好的选择。 - 货币找零的步骤本质上是贪心算法,每一步都采取当前看来最好的选择。
- 算法是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤,而数据结构是计算机中组织和存储数据的方式。 - 算法是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤,而数据结构是计算机中组织和存储数据的方式。
- 数据结构与算法紧密相连。数据结构是算法的基石,而算法是数据结构发挥作用的舞台 - 数据结构与算法紧密相连。数据结构是算法的基石,而算法为数据结构注入生命力
- 我们可以将数据结构与算法类比为拼装积木,积木代表数据,积木的形状和连接方式等代表数据结构,拼装积木的步骤则对应算法。 - 我们可以将数据结构与算法类比为拼装积木,积木代表数据,积木的形状和连接方式等代表数据结构,拼装积木的步骤则对应算法。
### 1.   Q & A ### 1.   Q & A

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@ -30,7 +30,7 @@ comments: true
如图 1-4 所示,数据结构与算法高度相关、紧密结合,具体表现在以下三个方面。 如图 1-4 所示,数据结构与算法高度相关、紧密结合,具体表现在以下三个方面。
- 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据,以及操作数据的方法。 - 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据,以及操作数据的方法。
- 算法是数据结构发挥作用的舞台。数据结构本身仅存储数据信息,结合算法才能解决特定问题。 - 算法为数据结构注入生命力。数据结构本身仅存储数据信息,结合算法才能解决特定问题。
- 算法通常可以基于不同的数据结构实现,但执行效率可能相差很大,选择合适的数据结构是关键。 - 算法通常可以基于不同的数据结构实现,但执行效率可能相差很大,选择合适的数据结构是关键。
![数据结构与算法的关系](what_is_dsa.assets/relationship_between_data_structure_and_algorithm.png){ class="animation-figure" } ![数据结构与算法的关系](what_is_dsa.assets/relationship_between_data_structure_and_algorithm.png){ class="animation-figure" }

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@ -75,6 +75,16 @@ comments: true
另一方面,必要使用鏈結串列的情況主要是二元樹和圖。堆疊和佇列往往會使用程式語言提供的 `stack``queue` ,而非鏈結串列。 另一方面,必要使用鏈結串列的情況主要是二元樹和圖。堆疊和佇列往往會使用程式語言提供的 `stack``queue` ,而非鏈結串列。
**Q**初始化串列 `res = [0] * self.size()` 操作,會導致 `res` 的每個元素引用相同的位址嗎? **Q**操作 `res = [[0]] * n` 生成了一個二維串列,其中每一個 `[0]` 都是獨立的嗎?
不會。但二維陣列會有這個問題,例如初始化二維串列 `res = [[0]] * self.size()` ,則多次引用了同一個串列 `[0]` 不是獨立的。此二維串列中,所有的 `[0]` 實際上是同一個物件的引用。如果我們修改其中一個元素,會發現所有的對應元素都會隨之改變。
如果希望二維串列中的每個 `[0]` 都是獨立的,可以使用 `res = [[0] for _ in range(n)]` 來實現。這種方式的原理是初始化了 $n$ 個獨立的 `[0]` 串列物件。
**Q**:操作 `res = [0] * n` 生成了一個串列,其中每一個整數 0 都是獨立的嗎?
在該串列中,所有整數 0 都是同一個物件的引用。這是因為 Python 對小整數(通常是 -5 到 256採用了快取池機制以便最大化物件複用從而提升效能。
雖然它們指向同一個物件,但我們仍然可以獨立修改串列中的每個元素,這是因為 Python 的整數是“不可變物件”。當我們修改某個元素時,實際上是切換為另一個物件的引用,而不是改變原有物件本身。
然而,當串列元素是“可變物件”時(例如串列、字典或類別例項等),修改某個元素會直接改變該物件本身,所有引用該物件的元素都會產生相同變化。

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@ -9,7 +9,7 @@ comments: true
- 整理撲克的過程與插入排序演算法非常類似。插入排序演算法適合排序小型資料集。 - 整理撲克的過程與插入排序演算法非常類似。插入排序演算法適合排序小型資料集。
- 貨幣找零的步驟本質上是貪婪演算法,每一步都採取當前看來最好的選擇。 - 貨幣找零的步驟本質上是貪婪演算法,每一步都採取當前看來最好的選擇。
- 演算法是在有限時間內解決特定問題的一組指令或操作步驟,而資料結構是計算機中組織和儲存資料的方式。 - 演算法是在有限時間內解決特定問題的一組指令或操作步驟,而資料結構是計算機中組織和儲存資料的方式。
- 資料結構與演算法緊密相連。資料結構是演算法的基石,而演算法是資料結構發揮作用的舞臺 - 資料結構與演算法緊密相連。資料結構是演算法的基石,而演算法為資料結構注入生命力
- 我們可以將資料結構與演算法類比為拼裝積木,積木代表資料,積木的形狀和連線方式等代表資料結構,拼裝積木的步驟則對應演算法。 - 我們可以將資料結構與演算法類比為拼裝積木,積木代表資料,積木的形狀和連線方式等代表資料結構,拼裝積木的步驟則對應演算法。
### 1.   Q & A ### 1.   Q & A

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@ -30,7 +30,7 @@ comments: true
如圖 1-4 所示,資料結構與演算法高度相關、緊密結合,具體表現在以下三個方面。 如圖 1-4 所示,資料結構與演算法高度相關、緊密結合,具體表現在以下三個方面。
- 資料結構是演算法的基石。資料結構為演算法提供了結構化儲存的資料,以及操作資料的方法。 - 資料結構是演算法的基石。資料結構為演算法提供了結構化儲存的資料,以及操作資料的方法。
- 演算法是資料結構發揮作用的舞臺。資料結構本身僅儲存資料資訊,結合演算法才能解決特定問題。 - 演算法為資料結構注入生命力。資料結構本身僅儲存資料資訊,結合演算法才能解決特定問題。
- 演算法通常可以基於不同的資料結構實現,但執行效率可能相差很大,選擇合適的資料結構是關鍵。 - 演算法通常可以基於不同的資料結構實現,但執行效率可能相差很大,選擇合適的資料結構是關鍵。
![資料結構與演算法的關係](what_is_dsa.assets/relationship_between_data_structure_and_algorithm.png){ class="animation-figure" } ![資料結構與演算法的關係](what_is_dsa.assets/relationship_between_data_structure_and_algorithm.png){ class="animation-figure" }