Python 数据结构：底层实现、内存布局与性能差异 大家好，今天我们来深入探讨 Python 中几个核心的数据结构：列表 (list)、元组 (tuple)、字典 (dict) 和集合 (set)。我们将从它们的底层实现、内存布局以及由此带来的性能差异等方面进行详细分析。理解这些细节能够帮助我们编写更高效、更 Pythonic 的代码。 1. 列表 (List) 1.1 底层实现 Python 列表并非传统意义上的链表，而是基于动态数组实现的。这意味着列表在内存中占据一块连续的区域，存储的是元素的指针（或引用）。 import sys my_list = [1, 2, 3, “hello”, 5.0] # 查看列表中每个元素所占的字节数 for item in my_list: print(f”Type: {type(item)}, Size: {sys.getsizeof(item)} bytes”) 输出示例： Type: <class ‘int’>, Size: 28 bytes Type: <class ‘int’>, Size: 28 bytes T …
`列表`、`元组`、`字典`、`集合`的`底层`实现与性能差异。
好的，下面我们开始今天的讲座，主题是Python中列表、元组、字典、集合的底层实现与性能差异。 一、 列表 (List) 1.1 底层实现：动态数组 Python列表的底层实现是动态数组（Dynamic Array）。这意味着列表在内存中是一块连续的存储空间，可以容纳任意类型的元素。与静态数组不同，动态数组的大小可以在运行时动态调整。 当列表需要扩容时，Python会分配一块更大的内存空间，并将原有数据复制到新的空间中。这个扩容过程可能会导致性能损失，尤其是在列表较大时。 1.2 内存分配策略 Python列表的内存分配并不是每次添加一个元素就重新分配一次空间。而是采用一种预分配策略，即每次分配的空间比当前需要的空间略大。当列表的容量不足时，才会进行扩容。 这种策略可以减少扩容的次数，提高性能。具体的扩容大小取决于Python的版本和实现，通常会以一定的比例增加，例如1.125倍或1.5倍。 1.3 常用操作的复杂度 操作 平均时间复杂度 最坏时间复杂度 索引 (indexing) O(1) O(1) 赋值 (assignment) O(1) O(1) 追加 (append) O(1) …