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2.深入理解 Python 虚拟机:列表(list)的底层的源实现原理及源码剖析
3.List LinkedList HashSet HashMap底层原理剖析
4.STL源码剖析总结笔记(5):认识迭代器的好帮手--list
5.python的库,比如numpy是如何调用c语言实现的代码的?
6.《面试1v1》List
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深入理解 Python 虚拟机:列表(list)的实现原理及源码剖析
深入理解 Python 虚拟机:列表(list)的实现原理及源码剖析
在 Python 虚拟机中,列表作为基本数据类型之一,源码能够存储各种类型的底层的源数据并支持多种操作。本文将详细解析列表在 cpython 实现中的源码结构和关键操作的源代码。
列表结构解析
在 cpython 实现中,底层的源列表由一系列元素构成,源码金融商城源码每个元素由一个指针指向 Python 对象。底层的源列表还包含一个表示元素数量的源码字段,一个用于存储列表长度的底层的源字段,以及一个用于存储对象引用计数的源码字段。
创建和扩容机制
创建列表时,底层的源不会直接分配内存,源码而是底层的源将需要释放的内存地址保存在数组中,以便下次创建列表时复用。源码列表扩容时,底层的源通过检查当前容量并相应地增加,以适应新添加的元素。
插入和删除操作
插入元素时,将插入位置及其后元素后移一位。删除元素时,将后续元素前移,直至空位。
复制操作
列表复制分为浅拷贝和深拷贝。浅拷贝仅复制对象的指针,改变原始列表中的元素会影响复制后的列表。深拷贝则复制对象及其内部内容,确保复制后的列表独立于原始列表。
列表清理和反转
清空列表时,将元素数量字段设置为零,并减少所有对象的引用计数,以便在计数为零时自动释放内存。反转列表使用交换元素指针实现,不改变元素值。
总结
本文深入介绍了 Python 列表的内部实现,包括创建、扩容、插入、删除、复制、清理和反转等操作的image magic 源码源代码。理解这些细节有助于更高效地编写 Python 代码并深入掌握 Python 的内部机制。
List LinkedList HashSet HashMap底层原理剖析
ArrayList底层数据结构采用数组。数组在Java中连续存储,因此查询速度快,时间复杂度为O(1),插入数据时可能会慢,特别是需要移动位置时,时间复杂度为O(N),但末尾插入时时间复杂度为O(1)。数组需要固定长度,ArrayList默认长度为,最大长度为Integer.MAX_VALUE。在添加元素时,如果数组长度不足,则会进行扩容。JDK采用复制扩容法,通过增加数组容量来提升性能。若数组较大且知道所需存储数据量,可设置数组长度,或者指定最小长度。例如,设置最小长度时,扩容长度变为原有容量的1.5倍,从增加到。
LinkedList底层采用双向列表结构。链表存储为物理独立存储,因此插入操作的时间复杂度为O(1),且无需扩容,也不涉及位置挪移。然而,查询操作的时间复杂度为O(N)。LinkedList的add和remove方法中,add默认添加到列表末尾,无需移动元素,相对更高效。而remove方法默认移除第一个元素,移除指定元素时则需要遍历查找,但与ArrayList相比,无需执行位置挪移。it江湖源码
HashSet底层基于HashMap。HashMap在Java 1.7版本之前采用数组和链表结构,自1.8版本起,则采用数组、链表与红黑树的组合结构。在Java 1.7之前,链表使用头插法,但在高并发环境下可能会导致链表死循环。从Java 1.8开始,链表采用尾插法。在创建HashSet时,通常会设置一个默认的负载因子(默认值为0.),当数组的使用率达到总长度的%时,会进行数组扩容。HashMap的put方法和get方法的源码流程及详细逻辑可能较为复杂,涉及哈希算法、负载因子、扩容机制等核心概念。
STL源码剖析总结笔记(5):认识迭代器的好帮手--list
在深入探讨STL中的`list`容器之前,我们先简要回顾了`vector`的特性以及分配器(`allocator`)的作用。接下来,我们将转向一个具有代表性的容器——`list`。之所以说其具有代表性,是因为`list`利用非连续的空间存储元素,从而在空间利用上更为精确。学习`list`是掌握迭代器机制的第一步。
“list”实质上是双向链表,它具有两个重要特性:前向指针和后向指针。在STL中,`list`节点的定义可能使用`_list_node*`(可能为了兼容性或设计规范)来指代节点结构,其中包含了指向下一个节点和上一个节点的指针。
`list`的内部实现为一个环状的双向链表结构,通过一个指向虚拟尾节点的指针`node`来方便遍历。`begin()`和`end()`方法的实现依赖于这个`node`。此外,`empty()`、`size()`、`front()`(访问头节点内容)、`back()`(访问尾节点内容)等方法的hbuilder项目源码实现相对直截了当。
`list`的迭代器(`iterator`)设计得更为复杂,因为非连续的空间分配使得简单指针的操作无法直接使用。迭代器需要智能地追踪当前节点及其前后的节点,以便进行递增、递减和取值操作。这要求迭代器实现诸如`++`和`--`等操作符的重载,同时还需要定义至少1-5个`typedef`类型来支持迭代器的基本行为。
`++`操作符的重载遵循前置`++`和后置`++`的区别:前置`++`直接返回计算后的结果(即更新后的迭代器),而后置`++`返回迭代器的副本,避免了在C++中直接对整数进行两次后置`++`的操作,因为这会导致未定义的行为。`*`和`->`操作符用于访问当前节点的数据和成员,后者通过`*`操作符访问节点数据后再通过指针访问成员,确保了数据的安全访问。
`list`的基本操作主要依赖于节点指针的移动和修改,如插入、删除等。这些操作通常需要考虑双向链表的特性以及虚拟尾节点的存在,以避免丢失数据或产生无效指针。例如,`transfer()`方法是一个关键功能,允许将一段连续范围的元素移动到链表中的特定位置,这是许多其他复杂操作的基础。
在`list`中,`transfer()`方法实现了将`[first,last)`范围内的元素移动到指定位置的逻辑,通过调整节点的`next`和`prev`指针来完成移动,同时确保了数据的完整性。基于`transfer()`方法,其他高级操作也能够实现,尽管这些操作通常不直接暴露给用户,而是通过封装在`list`内部的实现来提供。
学习`list`不仅有助于理解迭代器的设计原理,也为探索其他容器(如`vector`和`deque`)的实现提供了基础。在接下来的内容中,我们将详细探讨迭代器的实现技巧,以及如何在实际编程中利用这些概念来优化代码。
python的库,比如numpy是如何调用c语言实现的代码的?
在深入探讨Python的内置容器实现的过程中,我们将重点讲解PyListObject、PyTupleObject、强势指标源码PyDictObject和PySetObject的C语言实现及其相关API。在这一系列教程中,我们已探讨过Python的内置对象和优化了datetimecpy.date对象。欲了解详情,敬请访问教程的repo。
### PyListObject及其相关函数
Python的list底层实现为一段连续分配的内存,通过指针获取数据,类似数组实现。查看源码(Python 3.9)可知,`ob_item`用于存放元素,而`allocated`表示已分配内存。`ob_size`则用于存储实际长度,且必须小于`allocated`,强调了内存空间的高效重复利用。
在实现中,`ob_item`被解释为指针的指针,用户应将PyObject*视为整体,因为所有对Python对象的操作都是引用。在C语言环境下,Python对象数组即为指针的指针。
重点API包括访问、修改、遍历和管理list的方法。
### PyTupleObject及其相关函数
作为不可变序列容器,tuple底层实现与list极为相似,但其设计考虑了内存效率和不可变性。在Python 3.9的源码中,`ob_item`定义为数组,元素存储连续,体现数组特性。
由于不可变性,tuple无需动态分配内存,故无`allocated`字段。`ob_size`同样用于存储长度信息。
区别于list,tuple的API侧重于元素访问和不可变性维护。
### PyDictObject及其相关函数
Python字典基于哈希表实现,负载因子设置为2/3,确保高效查找。在Python 3.9版本中,dict有两种类型:combined和split。combined类型将key和value存放在同一entry内,split类型则将key和value分开存储,分别通过不同的机制进行管理。
为了节省内存,PyDictKeysObject在存储dk_indices时使用char数组,并通过DK_ENTRIES宏转换为PyDictKeyEntry,实现更紧凑的存储。
常用API包括插入、查找、更新和删除等操作。
### PySetObject及其相关函数
Python中的set基于哈希表实现,内部使用table存储元素。插入元素时,通过哈希值与mask进行与运算确定位置,若位置为空则直接插入,否则继续尝试插入以避免冲突。
API涵盖元素添加、查找、删除和迭代等基本操作。
### 操作实践与小结
在datetimecpy项目中,我们实现了timetuple函数,用于返回tuple对象,包含year、month、day、hour、minute、second、wday、yday和dst等元素。此函数利用了PyTupleObject相关API,实现了Python日期时间对象与tuple之间的转换。
本章旨在深入理解Python内置容器的C语言实现及其API,为后续构建datetime中的新对象——time对象打下基础。下一章将探讨模块和方法相关的C语言API。
《面试1v1》List
面试官:小伙子,听说你对Java集合挺在行的?
候选人:谢谢夸奖,我对Java集合还在学习中,只能算入门水平。特别是List这个接口,其下的实现类功能非常丰富,我还未能全部掌握。
面试官:那么,简单介绍下List这个接口及常用实现类吧!这是Java集合的基础,也是日常开发中最常用的。
候选人:List接口表示一个有序集合,它的主要实现类有ArrayList、LinkedList、Vector等。它们都实现了List接口,有一些共同的方法,但底层数据结构不同,所以在不同场景有不同的使用优势。这取决于应用的需求。
面试官:那日常工作用的最多的是哪个实现类?它的源码能不能讲解一下?
候选人:我日常工作中最常用的List实现类就是ArrayList。它的源码如下:
ArrayList底层采用动态数组实现,通过ensureCapacityInternal()方法动态扩容,以达到在保证查询效率的同时,尽量减小扩容带来的性能消耗。这也是我在日常使用中最欣赏ArrayList的地方。当然,它的实现远不止这些,我还在不断学习与理解中。
面试官:不错,你对这些知识已经有一定理解。ArrayList的源码分析得也比较到位。看来你之前真的有认真研读与理解。不过List相关知识还有更广阔的空间,需要你继续努力!
候选人:非常感谢面试官的肯定与指导。您说得对,List及其相关知识还有很多值得我继续学习与探索的地方。我会持续加深理解,提高运用能力。
面试官:那么,你对List还有哪些不太理解的地方?或是想更深入学习的内容?
候选人:关于List,我还不太清楚或想进一步学习的内容如下:
这些都是我想进一步学习与理解的List相关内容与知识点。我会根据这份清单继续深入阅读源码、分析案例并实践使用,以便全面掌握List及其相关接口与实现类。这无疑需要一段长期的学习与总结过程,但这正是我成长为一名资深Java工程师所必须经历的阶段。
面试官:Wonderful!这份学习清单涵盖的内容非常全面且具有针对性。你能够准确定位自己尚未完全掌握的知识点,这展现出你的自我认知能力。只要你能够有计划和耐心地向这个清单上的每一项知识点进发,你在List及相关接口的理解上一定会有大的提高,这也为你成长为资深工程师奠定基础。我对你的学习态度和理解能力很为欣赏。
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《面试1v1》系列文章涵盖了Java基础、锁、数据结构与算法、Mybatis、搜索LuceneElasticsearch、Spring、Spring Boot、中间件、zookeeper、RocketMQ、Prometheus、流程引擎、Redis、Docker、sql、设计模式、分布式、shell等主题。您可以在Gitee或GitHub上找到更多资源。如果您需要PDF版的干货,可以访问指定链接进行下载。希望这些资源能帮助您更好地准备面试,实现职业目标!
STL容器—list使用技巧
列表容器(list)在STL中是一种序列容器,特点是非连续内存分配。对比vector,其查找操作通常较慢,但插入和删除操作速度较快。列表通常实现为双向链表,这为实现单链表提供了便利。通过双向链接,可在常数时间内进行插入和删除操作,但查找操作需遍历整个列表,时间复杂度为O(n)。
查看上图,可了解std::list在内存中的布局,列表中的元素通过双向链接结点存储,每个结点包含数据和指向前后结点的指针。
列表的查找操作耗时,一旦找到元素,后续操作如更新、插入或删除则为常数时间复杂度。从性能角度看,list并不总是最佳选择,但在某些场景下仍具有优势。
以下代码展示了如何使用list进行内存分配测试,结果显示list的内存分配与vector不同,不会在插入元素时进行内存重新分配和数据拷贝。
清理list内存通常较为复杂。std::list自身并未提供内存释放接口,且标准库不保证立即释放内存。只有vector和string容器支持类似std::vector的swap函数,以在清理内存时立即释放空间。例如,chromium.org源代码中的stl_util.h文件中的清理代码仅适用于vector和string。
尽管在多数情况下std::list似乎并不突出,它在某些特定场景中仍具有用武之地。例如,当需要频繁插入和删除元素,而访问元素的顺序不固定时,list可能是更优选择。此外,当处理大量数据且内存使用效率是关键因素时,list的特性也能带来优势。因此,在权衡效率和特定需求后,list仍值得在编程实践中考虑。
C#浅析C# List实现原理
C# List 实现原理详解
在面试中,我被问到List的初始化容量问题,暴露了自己在C#编程中的不足。List作为C#中最常见的可伸缩数组组件,常用于替代数组,其可扩展性避免了手动分配数组大小的麻烦,甚至有时作为链表使用。那么,它底层的工作机制如何呢?我们来深入了解其添加、插入、删除、索引操作以及排序等方面的实现。Add操作
在添加元素前,List会调用EnsureCapacity确保有足够的空间,如果容量不够,会按需扩容,初始容量为4,每次扩张都是翻倍:4, 8, , ...。然而,List使用数组作为底层数据结构,虽然索引访问快,扩容时会产生新的数组,造成内存浪费和GC压力。Insert操作
插入操作涉及Array.Copy,将指定索引后的元素后移,时间复杂度为O(n)。这可能导致性能降低和内存冗余。Remove操作
删除元素时,同样通过Array.Copy将指定索引后的元素前移,O(n)复杂度。删除元素后,后续元素需要移动,增加了内存消耗和GC负担。索引访问与Find
直接使用数组下标访问速度快,但Find的线性查找可能导致O(n)效率。在Unity中,foreach可能导致额外的GC,尽管Unity5.5已解决这个问题,但仍需注意foreach可能增加垃圾对象。Clear操作
Clear并不会删除数组,仅清零元素并设_size为0,表示容量为0,避免内存浪费。foreach与Sort
foreach在Unity中可能增加额外GC,但已在新版本中解决。List的Sort使用快速排序,时间复杂度为O(nlogn)。总结与参考
深入理解List的实现原理,对提高C#编程效率至关重要。参考《Unity3D高级编程之进阶主程》第一章和List源码(list.cs),以优化代码和避免不必要的性能损失。2024-12-28 15:35
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