Python-Array vs. Liste: Was ist der Unterschied?

Python ist aufgrund seiner einfacheren Anwendung und Effizienz eine der Top-Programmiersprachen, die von Programmierern weltweit verwendet wird. Ein weiteres Merkmal, das für seine Popularität verantwortlich ist, sind seine vielfältigen benutzerfreundlichen Datenstrukturen. Da die Digitalisierung die Welt im Sturm erobert, spielt die Programmierung eine Schlüsselrolle bei der Verwaltung mehrerer verwandter Anwendungen. Anstatt zeitraubende Programmiermethoden zu verwenden, bietet Python eine Vielzahl von Datenstrukturen, um die Programmierung zu vereinfachen. Diese Datenstrukturen werden mit unterschiedlichen Merkmalen erstellt, um unterschiedliche Aufgaben zu erfüllen, wobei Benutzer sich für diejenige entscheiden können, die für ihre Programmierung relevant ist. Unter den verschiedenen Python-Datenstrukturen sind Array und Liste die beliebtesten.

Array und Liste sind die beiden am häufigsten verwendeten Datenstrukturen mit ähnlichen Merkmalen. Sie werden beide verwendet, um Daten zu speichern und Zugriff auf verschiedene enthaltende Elemente für die Iteration und Indizierung zu gewähren. Datenstrukturen in Python können entweder integriert sein oder über importierte Pakete und Module aufgerufen werden. Array- und Listendatenstrukturen, die Teil der Python-Programmiersprachen sind, haben viele Gemeinsamkeiten für eine reibungslose Implementierung. Was unterscheidet diese beiden also voneinander?

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Was ist Array in Python?

Ein Array ist eine homogene Sammlung von Elementen, die zusammenhängend an einer Speicherstelle platziert werden, damit das System einen einfacheren Zugriff und eine schnelle Berechnung hat. Homogene Sammlung bedeutet Elemente, die zum gleichen Datentyp gehören. Ein Array kann eine feste Anzahl nicht eindeutiger Variablen enthalten, die in geordneter Form unter eckige Klammern gesetzt werden. Arrays können mit großen Mengen nicht eindeutiger Daten umgehen, da die Implementierung einfacher ist und Elementindizes während der Berechnung ausgeführt werden. Sie gewähren auch Zugriff auf zufällig enthaltende Elemente.

Ein Array enthält mehrere Werte unter einem einzigen Namen, indiziert jedoch unterschiedliche Werte für unterschiedliche Elemente im Speicher. Es besteht aus zwei Teilen: einem Element, bei dem es sich um ein beliebiges gespeichertes Element in einem Array handelt, und einem Index, bei dem es sich um den jedem Element zugewiesenen numerischen Wert handelt, der dem Benutzer eine einfache Änderung ermöglicht. Array sortiert Werte in einer geordneten Reihenfolge, um die Verwendung langer Variablen zu vermeiden. Ein Array-Modul wird verwendet, um Arrays in Python zu implementieren.

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Was ist eine Liste in Python?

Die Liste ist eine der vier eingebauten Datenstrukturen, die unter Python angeboten werden. Liste und Arrays haben Ähnlichkeiten, aber Liste ist vergleichsweise flexibler und ermöglicht verschiedene Datenelemente in ihrer Liste. Darüber hinaus bietet die Liste den Benutzern die Möglichkeit der Negativindizierung.

Zusammen mit diesen Funktionen ermöglicht die Liste das Duplizieren von Elementen, Veränderbarkeit, Verkettungen, Aufteilungen und verschachtelte Listen. Elemente in der Liste werden durch Elemente innerhalb der eckigen Klammern dargestellt, getrennt durch Anführungszeichen und Kommas. Jedes Element hat seinen einzigartigen Platz; daher ist der Zugriff über den Index extrem einfach. Die Implementierung unter Liste ist eine einfache Aufgabe, aber die Indizierung ist mühsam – Benutzer können keine Elemente vom Anfang der Liste löschen oder hinzufügen. Es ist nur am Ende der Liste möglich.

Liste enthält, genau wie Array, Elemente in einer geordneten Weise. Während die Veränderlichkeit eine wertvolle Option in der Datenstruktur ist, bietet die Liste den Benutzern nicht die Freiheit, Elemente zu drehen oder hinzuzufügen. Benutzer können den Wert eines Elements in der Liste ändern, aber es ist nicht möglich, die Elemente zu drehen oder eines vom Anfang der Liste hinzuzufügen.

Unterschied zwischen Array und Liste in Python

Array- und Listendatenstrukturen in Python haben verschiedene Ähnlichkeiten in Operationen, aber ihre Unterschiede sind deutlicher. Merkmale wie Modifikationsfähigkeiten, numerische Funktionen, Datentypspeicherung, Ersetzbarkeit, Deklaration und Speichernutzung sind einige Aspekte, in denen sie sich stark unterscheiden:

Dies sind einige der wesentlichen Unterschiede zwischen diesen beiden Datenstrukturen in Python. Während es einfach ist, die Unterschiede zu verstehen, kann es verwirrend sein, zu wissen, welche bei der Programmierung implementiert werden müssen.

Array oder Liste: Welches soll verwendet werden?

Array und Liste haben ihre eigenen kontrastierenden Merkmale, die für Python-Operationen relevant sind. Es gibt keinen besseren von diesen beiden. Die Implementierung hängt vollständig von dem zu speichernden Element und der Operation ab, die es ausführen soll. Die Frage, wann man diese einsetzt, sollte durch den Vergleich einiger Merkmale geklärt werden.

Wenn der Programmierer beabsichtigt, Funktionen auf einem kleinen Datensatz auszuführen, dann ist eine Liste die bevorzugte Datenstruktur. Andererseits ist Array die richtige Wahl, um mit längeren Datensequenzen umzugehen, wenn der abgerufene Datensatz größer ist.

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Array funktioniert auch hervorragend mit numerischen Operationen. Das NumPy-Modul unterstützt ein Array, indem es verschiedene mathematische Operationen ausführt, darunter logarithmische Funktionen und Trigonometrie. Im Gegensatz dazu kann eine Liste keinerlei mathematische Operationen ausführen. Daher muss für Daten, die keine Rechenoperationen benötigen, eine Liste verwendet werden.

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Fazit

Nachdem Sie nun eine Vorstellung von den grundlegenden Merkmalen dieser beiden haben, sollte es kein Problem sein, zu verstehen, welche Datenstruktur für Ihren Programmiervorgang am effizientesten wäre. Array und Liste sind beide effiziente Programmierdatenstrukturen mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen, die erstellt wurden, um verschiedene Aufgaben zu erfüllen. Kontinuierliches Üben und Implementieren wird Ihnen die Fähigkeit vermitteln, Arrays und Listen entsprechend der Art der gespeicherten Daten und der durchgeführten Operationen optimal zu nutzen.