数组能够完成工作中的一切?

本文探讨了数组作为常见数据存储方式的优缺点,并指出了其在插入、查找及删除操作上的性能瓶颈。同时,文章提出了寻找一种理想数据结构的需求,该数据结构能在插入、查找和删除操作上都保持较高的效率。

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        在平常的工作中,如果没有去深入的思考下数据存储的方式,我们会觉得数组似乎可以完成所有的工作需求。

对于这个问题首先要从数组的优缺点出发。

        如果是一个无序数组,我们可以进行很快的插入(O(1))操作,但是查找比较慢(O(N));

        对于一个有序数组,我们可以使用二分查找查找(O(logN))的很快,但是插入却是慢的(O(N));

        而无论是有序还是无序的数组,我们在进行删除操作时都是慢的(O(N));

        除此之外,数组被new之后,大小尺寸就被固定住了,但是我们在开发的时候,有时候是不知道会有多少数据会放到数组中的。

        既然这样,如果有一种数据结构,其插入数据,查找数据,删除数据 都是很快的(比如说(O(1) 或者 O(logN)));岂不是美哉。

        

        ps : java 中有一个类 为 Vector ,使用起来很像数组,但是它可以扩展,这些附加的功能是已效率为代价的。


        

         fuck 实现原理和 我上次 的删除操作是一样的  查看点这里(里面的删除方法)

        
### 使用 `ctypes` 调用 C 函数处理数组 为了在 Python 中使用 `ctypes` 来调用带有数组参数的 C 函数,通常需要遵循几个关键步骤来确保数据能够正确传递并被处理。 #### 步骤概述 1. **导入必要的模块** 需要先引入 `ctypes` 模块以及其他可能需要用到的标准库,比如用于创建和管理内存缓冲区的工具[^1]。 2. **加载共享库(DLL/so 文件)** 利用 `cdll.LoadLibrary()` 方法指定目标动态链接库的位置,并将其赋值给一个变量以便后续引用该库中的函数[^4]。 3. **定义 C 函数接口** 对于每一个计划使用的外部 C 函数,在 Python 端声明相应的原型描述符。这涉及到设定输入参数的数据类型 (`argtypes`) 和预期返回类型的属性 (`restype`). 特别是在涉及复杂结构体或指针的情况下更为重要. 4. **准备传入的数据** 如果是要向 C 侧发送数据,则需按照上述配置好的格式准备好这些数据;对于简单数值可以直接提供字面量形式,而对于像字符串、数组这样的复合对象则往往需要用特定方式构建它们对应的 C 表达形式[^5]. 5. **执行实际调用** 当一切就绪之后就可以直接通过之前绑定的对象实例化后的句柄来进行方法调用了。注意此时传递的实际是经过适当封装过的 Python 值而不是原始表达式. 6. **获取与解析结果** 若有来自 C 的输出,同样地也要依据预先约定的方式读取并解码成易于理解的形式供进一步分析或展示之用[^3]. 7. **清理资源** 完成交互后应当释放不再需要占用的空间或其他有限资源以维持系统的稳定性. #### 示例代码 假设有一个名为 `example.so` 的 Linux 动态库文件内含有如下签名的一个函数: ```c // example.c void processArray(int *arr, size_t length); ``` 那么可以在 Python 中这样写: ```python from ctypes import * # Load the shared library into ctypes lib = CDLL("./example.so") # Define argument types and return type of function 'processArray' lib.processArray.argtypes = [POINTER(c_int), c_size_t] lib.processArray.restype = None def call_process_array(py_list): """Converts a Python list to an array suitable for passing to C.""" # Convert Python list elements to (ctype) integers. arr_type = c_int * len(py_list) c_arr = arr_type(*py_list) # Call the external C function with our converted data structure as arguments. lib.processArray(c_arr, len(py_list)) if __name__ == "__main__": test_data = [i*i for i in range(10)] # Example input sequence print(f"Before processing: {test_data}") call_process_array(test_data) print("After processing...") # Note that changes made by C code won't reflect back here unless explicitly returned or modified via pointer/reference semantics. ``` 此段脚本展示了怎样把一组整数从 Python 发送给 C 进行某种变换操作的过程。需要注意的是由于这里采用的是按值拷贝机制而非引用传递模式,因此即使 C 方面对接收到的内容进行了修改也不会影响到原列表的状态除非采取额外措施让变动反馈回来.
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