在 Python 中，列表和數(shù)組是兩種常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它們各有優(yōu)缺點(diǎn)，適用于不同的場(chǎng)景。以下是它們的對(duì)比：
列表 (List)
- 定義：列表是 Python 內(nèi)置的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以存儲(chǔ)任意類型的元素。
- 靈活性：列表可以包含不同類型的元素，如整數(shù)、字符串、甚至其他列表。
- 動(dòng)態(tài)性：列表的大小是動(dòng)態(tài)的，可以隨時(shí)增加或刪除元素。
- 性能：由于列表是動(dòng)態(tài)數(shù)組，插入和刪除操作的時(shí)間復(fù)雜度為 O(n)，但訪問元素的時(shí)間復(fù)雜度為 O(1)。
- 使用場(chǎng)景：適用于需要存儲(chǔ)不同類型數(shù)據(jù)或需要頻繁修改數(shù)據(jù)的場(chǎng)景。
示例代碼：
python
my_list = [1, "hello", 3.14, [2, 4, 6]]
print(my_list[1]) # 輸出 "hello"
my_list.append(42)
print(my_list) # 輸出 [1, "hello", 3.14, [2, 4, 6], 42]
數(shù)組 (Array)
- 定義：數(shù)組是由 array 模塊提供的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，存儲(chǔ)相同類型的元素。
- 類型限制：數(shù)組中的所有元素必須是相同類型，這使得數(shù)組在某些操作上更高效。
- 性能：數(shù)組在存儲(chǔ)和訪問方面比列表更高效，特別是在需要大量數(shù)值計(jì)算時(shí)。
- 使用場(chǎng)景：適用于需要存儲(chǔ)大量相同類型數(shù)據(jù)且需要高效數(shù)值計(jì)算的場(chǎng)景。
示例代碼：
python
import array
my_array = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
print(my_array[2]) # 輸出 3
my_array.append(6)
print(my_array)
數(shù)組的數(shù)據(jù)類型限制
- 相對(duì)而言，數(shù)組通常要求所有元素的數(shù)據(jù)類型相同。在 Python 中，數(shù)組通常使用 NumPy 庫來實(shí)現(xiàn)，NumPy 數(shù)組是同質(zhì)的，意味著它們只能存儲(chǔ)相同類型的數(shù)據(jù)。例如：
- import numpy as np
- my_array = np.array([1, 2, 3, 4]) # 整數(shù)數(shù)組
數(shù)組的數(shù)學(xué)運(yùn)算
- NumPy 數(shù)組專注于數(shù)值運(yùn)算和高性能計(jì)算，提供了許多高級(jí)的數(shù)學(xué)功能。例如，可以輕松實(shí)現(xiàn)矩陣運(yùn)算、廣播、以及線性代數(shù)等操作：
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
C = A @ B # 矩陣乘法
print(C) # 輸出：[[19 22]
# [43 50]]
