[笔记]《数据结构与算法之美》的第05课:数组:为什么很多编程语言中数组都从0开始编号?

本文详细介绍了数组这一基本数据类型的特性及其操作方法,包括随机访问、插入与删除数据的过程及时间复杂度,并对比了数组与容器的区别。


这是我学习《数据结构与算法之美》的第05课:数组:为什么很多编程语言中数组都从0开始编号?

课程原文链接可点击此处.

数组是很多编程语言里的基本数据类型,也是很基础的数据结构。数组的定义是:一种线性表数据结构,使用一组连续的内存空间,存储一组相同类型的数据。

Python 中的数组,可以通过 array 模块来实现:

import array
a = array.array('b',[1,2,3])
print(a)

Python 里的 list 类不是这里讨论的数组,list 类是一种可变的有序数据类型。

随机访问

找到了数组的起始地址,以及每个数据的存储空间(假设为 x)后,要想访问第 n 个数据,就可以马上算出第 n 个数据所在的内存地址,然后走到这个地址上拿出连续的 x 个内存空间,就是需要的数据了。这就是数组的随机访问。

插入数据

为了保持内存的连续性,当往数组中第 i 个位置插入一个数据时,就需要将第 i 到 第 n 的数据全部往后移动一位,先将第 n 个数据移动到第 n+1的位置,然后将第 n-1 的数据移动到 第 n 的位置。。。最后将第 i 个位置上的数据移动到第 i+1的位置上,把新数据写入第i 个位置。平均时间复杂度为 O(n).

删除数据

与插入数据一样,为了保持内存的连续性,删除第 i 个位置的数据时,需要将第 i+1 到 第 n 的数据全部往前移动一位。平均时间复杂度为O(n)。

越界

数组是一组连续的内存空间,它是有起始地址和终止地址的,当指针指向起始地址之前或者终止地址之后时,就算越界了。

容器与数组

容器会将数组的复杂操作封装起来,使数组操作起来变得更简单,而且可以动态扩容。对于性能要求不是非常苛刻的情况,用容器会简单很多。

参考链接

  • https://docs.python.org/3.7/library/array.html
  • https://docs.python.org/3.7/library/stdtypes.html
该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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