python中的细节—左闭右开原则

本文通过实例演示了Python中列表和NumPy数组的下标使用原则,并解释了为什么采用左闭右开原则。该原则简化了迭代器的设计,使得区间划分更加均匀。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import numpy as np

print("--------------list-------------------")
a = [i for i in range(10)]
print(len(a))
print(a)
print("--------------list分割--------------------")
print(a[0:3])
print(a[3:10])
print(a[-5:])

print("--------------array-------------------")
b = np.arange(10)
print(len(b))
print(b)
print("--------------array分割--------------------")
print(b[0:3])
print(b[3:])

根据以上的实验得出结论python中的有关下标的结构都满足左闭右开原则。那么为什么要遵循左闭右开原则呢?

1、因为在计算机硬件中迭代器对比较大小的运算很麻烦,有些时候两个地址都无法比较大小。但是比较是否相等就会简单的多,比如我要 range(10) 这时候只需判断从0开始每次加一,直到等于10的时候结束循环。

其实程序里使用左闭右开的原因是:考虑一个区间[0, n], 如果我需要遍历这个区间,需要迭代器支持比较操作。

即:i = 0;while (i <= n) do { process(i); i++;}

而很多抽象的迭代器是无法来比较大小的,比如二叉树里指向一个节点的指针。而如果使用左闭右开区间[0, n),我们遍历这个区间只需要迭代器支持比较相等操作就可以了。即:i = 0;while (i != n) do { process(i); i++}

2、

比较一下下面三种划分实数的方案

[0, 1] (1, 2) [2, 3]…
(0, 1) [1, 2] (2, 3)…
[0, 1) [1, 2) [2, 3)…

显然半闭半开划分方案最美,所有区间包含的元素“一样多”。

半闭半开的原则中,因为人们的习惯通常都是从左向右读数据,所以两者相比之下左闭右开更自然


<think>好的,用户想了解Python中连续切片的用法,我需要详细解释清楚。首先,我得回忆一下Python切片的基本语法,比如list[start:end:step],然后扩展到连续切片的应用。连续切片应该是指对一个序列进行多次切片操作,比如先取一部分,再在这部分的基础上再次切片。需要举几个例子,比如二维列表或者字符串的连续切片操作。 然后要确保语法正确,比如用中文说明,并且行内公式用$符号,不过这里可能用不上数学公式,但如果有涉及索引计算的地方可能需要用。比如索引范围可以用数学表达式,比如$0 \leq index < n$这样的格式。 还要注意用户提到的引用问题,虽然用户提供的引用中,引用[2]提到了列表切片的基本语法,可以在适当的地方引用。比如在解释基本语法时,可以提到引用[2]的内容。例如,基本语法部分可以加上引用标识。 接下来需要生成相关问题,按照用户的要求,生成3-5个相关问题。问题要围绕连续切片的进阶用法、注意事项、多维数据结构中的应用、性能影响等方向来设计。 另外,用户示例中的代码块使用了三个反引号包裹,需要保持同样的格式。在示例部分,给出连续切片的代码示例,比如对字符串或列表进行两次切片,或者结合步长的连续切片。 可能需要注意的细节:连续切片和链式切片的区别,是否每次切片都生成新对象,以及连续切片的效率问题。比如,连续切片实际上是分步进行的,每次切片都会创建新的列表,这一点可能需要说明,避免用户误解为原地操作。 最后检查是否符合所有系统级指令:行内公式用$,独立公式用$$(虽然这里可能用不上),语法正确,使用中文,生成相关问题,引用正确。确保回答结构清晰,分步骤解释,代码示例正确,相关问题相关且有价值。</think>在Python中,连续切片指对序列(如列表、字符串等)进行多层次的切片操作,通过链式调用切片语法实现更精细的数据提取。其核心语法基于Python切片的三要素:$start$(起始索引)、$end$(终止索引)和$step$(步长),遵循闭右区间原则[^2]。 ### 一、连续切片语法规则 1. **单次切片基础**:`sequence[start:end:step]` 2. **连续切片实现**:在第一次切片结果上再次切片 ```python sequence[第一次切片][第二次切片] ``` ### 二、具体使用示例 #### 示例1:字符串连续切片 ```python s = "Python连续切片示例" # 先取索引2-6的子串,再取其中步长为2的部分 result = s[2:7][::2] # 输出"to连" # 等价于 s[2:7:2] ``` #### 示例2:二维列表连续切片 ```python matrix = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12] ] # 先取前两行,再取这些行的第1-3列(索引从0始) result = matrix[:2][1:3] # 输出[[5, 6, 7, 8]] ``` #### 示例3:结合负索引使用 ```python data = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # 先反向取全部元素,再取偶数索引 result = data[::-1][::2] # 输出[9,7,5,3,1] ``` ### 三、注意事项 1. **新对象创建**:每次切片都会生成新对象 2. **索引计算顺序**:连续切片等价于 $sequence[(第一次切片参数)][(第二次切片参数)]$ 3. **性能影响**:对大型数据集连续切片可能产生内存压力
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值