Python配列とリスト：違いは何ですか

Pythonは、アプリケーションが簡単で効率が高いため、世界中のプログラマーが使用するトッププログラミング言語の1つです。 その人気の原因となっているもう1つの機能は、その多様なユーザーフレンドリーなデータ構造です。 デジタル化が世界を席巻しているため、プログラミングはいくつかの関連アプリケーションの管理において重要な役割を果たしています。 Pythonは、時間のかかるプログラミング方法を使用する代わりに、プログラミングを簡素化するためのさまざまなデータ構造を提供します。 これらのデータ構造は、さまざまなタスクを実行するためのさまざまな機能を使用して作成され、ユーザーはプログラミングに関連するものを選択できます。 さまざまなPythonデータ構造の中で、配列とリストが最も人気があります。

配列とリストは、同様の機能を持つ2つの最も目立つように使用されるデータ構造です。 これらは両方とも、データを格納し、反復および索引付けのためにさまざまな包含要素へのアクセスを許可するために使用されます。 Pythonのデータ構造は、組み込みで作成することも、インポートしたパッケージやモジュールを介してアクセスすることもできます。 Pythonプログラミング言語の一部である配列とリストのデータ構造は、スムーズな実装のために多くの類似点を共有しています。 では、これら2つが互いに異なる理由は何でしょうか。

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Pythonの配列とは何ですか？

配列は要素の同種のコレクションであり、メモリ位置に連続して配置されるため、システムはより簡単にアクセスしてすばやく計算できます。 同種コレクションとは、同じデータ型に属する要素を意味します。 配列は、角括弧の下に順序付けられた形式で配置された、固定数の一意でない変数を保持できます。 配列は、実装が簡単で、計算中に要素インデックスが実行されるため、大量の一意でないデータを処理できます。 また、ランダムに含まれる要素へのアクセスを許可します。

配列は単一の名前で複数の値を保持しますが、メモリ内のさまざまな要素に対してさまざまな値にインデックスを付けます。 これは、配列内に格納されているアイテムである要素と、各要素に割り当てられた数値であるインデックスの2つの部分で構成されているため、ユーザーは簡単に変更できます。 配列は、長い変数の使用を避けるために、値を順序付けられた順序で並べ替えます。 配列モジュールは、Pythonで配列を実装するために使用されます。

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Pythonのリストとは何ですか？

このリストは、Pythonで提供される4つの組み込みデータ構造の1つです。 リストと配列は類似点を共有しますが、リストは比較的柔軟性が高く、リスト内のさまざまなデータ要素を有効にします。 さらに、このリストは、ユーザーに負の索引付けの機能を提供します。

これらの機能に加えて、リストでは、アイテムの複製、可変性、連結、スライス、およびネストされたリストを使用できます。 リスト内の項目は、引用符とコンマで区切られた角括弧内の要素で表されます。 各要素は独自の場所を保持しています。 したがって、インデックスを介したアクセスは非常に簡単です。 実装はリストの下で簡単な作業ですが、インデックス作成は面倒です。ユーザーはリストの最初から要素を削除または追加することはできません。 リストの最後でのみ可能です。

リストは、配列と同じように、要素を順番に並べて表示します。 可変性はデータ構造の貴重なオプションですが、リストはユーザーに要素を回転または追加する自由を提供しません。 ユーザーはリスト内のアイテムの値を変更できますが、要素を回転したり、リストの最初から追加したりすることはできません。

Pythonの配列とリストの違い

Pythonの配列とリストのデータ構造は、操作においてさまざまな類似点を共有していますが、それらの違いはより顕著です。 変更機能、数値関数、データ型ストレージ、置換可能性、宣言、メモリ使用量などの機能は、大きく異なるいくつかの側面です。

これらは、Pythonのこれら2つのデータ構造の重要な違いの一部です。 違いを理解するのは簡単ですが、プログラミング中にどちらを実装するかを知ることは混乱を招く可能性があります。

配列またはリスト：どちらを使用しますか？

配列とリストには、Python操作に関連する独自の対照的な機能があります。 これらの2つに勝るものはありません。 実装は、格納されている要素とそれが実行することを意図した操作に完全に依存します。 これらをいつ使用するかという問題は、いくつかの機能を比較することで解決する必要があります。

プログラマーが小さなデータセットで関数を実行する場合は、リストが推奨されるデータ構造です。 一方、配列は、取得されたデータセットが大きい場合に、より長いデータシーケンスを処理するための正しい選択です。

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結論

これら2つの基本機能について理解したので、プログラミング操作に最も効率的なデータ構造を理解することは問題ではありません。 配列とリストはどちらも、さまざまなタスクを実行するために作成された、独自の長所と短所を持つ効率的なプログラミングデータ構造です。 継続的な実践と実装により、保存されているデータの種類と実行された操作に応じて、配列とリストを最大限に活用する能力が得られます。