python 数组对比

Python中有两种主要的数组类型：list和array。它们都可以用来存储一组数据，但有些不同点。

1. list是一种通用的序列类型，可以存储任何类型的对象，包括数字、字符串和其他对象。而array是一种只能存储同一种类型数据的数组类型，例如只能存储数字类型或字符串类型等。

2. 在内存中，list是一个指针数组，存储的是指向实际数据的指针。而array则直接存储实际数据。

3. list的长度可以动态改变，而array的长度是固定的。

4. 在执行数学运算时，使用array可以比list更快。

如果你需要存储同一类型的数据，并且需要对数据进行高效的数学运算，那么使用array可能是更好的选择。如果你需要存储任意类型的对象，并且需要在运行时动态改变数组长度，那么使用list可能更适合。

相关问题

python数组对比

Python中没有内置对数组的支持，但是可以用列表（List）来充当数组。与JavaScript类似，Python的列表大小也是动态的，可以根据需要进行调整。Python的列表可以存储任意类型的元素，而且可以通过嵌套列表来模拟多维数组的行为。相比之下，C++、Java和JavaScript的数组和Python的列表在元素排列顺序上都是按照末尾的下标递增的顺序排列的。虽然这些编程语言都有数组的概念，但是在不同的编程语言中，数组的实现方式和用法可能会有所不同。

python数组和集合

### Python 数组与集合的比较

#### 定义与基本概念

Python 中的数组和集合都是用于存储多个项的数据结构，但是两者有着显著的不同之处。数组是一种有序的数据容器，允许重复元素的存在，并且可以通过索引访问各个位置上的元素[^1]。

而集合则是一个无序不重复元素集，在数学意义上更接近于传统意义上的集合定义。这意味着一旦某个值被加入到一个集合里之后就不会再有相同的副本存在；另外由于其内部实现机制的原因（通常是哈希表），查找操作通常非常快速[^2]。

#### 数据类型支持

对于 Python 的内置 `array` 类型来说，虽然名字叫作“数组”，但实际上它更像是 C 或 Java 里的原生类型数组——即只能够容纳固定大小同一种简单数值类型的序列（比如整数、浮点数）。如果要创建一个多态性的可变长度列表，则应该考虑使用 Python 自带的 list 列表而不是 array 模块下的对象[^4]。

相比之下，set 集合并没有这样的限制，它可以包含任何不可变的对象作为成员，包括但不限于字符串、元组甚至是其他自定义类实例等复杂数据形式。

#### 基本操作对比

当涉及到具体的操作时：

- **添加元素**

对于数组而言，追加新项目意味着增加整个序列最后面的一个或几个连续的位置，并填入指定的内容。这可以通过 append() 函数完成。

arr = [1, 2, 3]
arr.append(4)  # 结果变为 [1, 2, 3, 4]

而对于 set 来说，add() 方法用来向其中引入新的唯一成员。如果有重复尝试插入已存在的键，则不会有任何效果也不会抛出异常。

s = {1, 2}
s.add(3)       # s 变成 {1, 2, 3}
s.add(2)       # 不会发生变化，因为 2 已经存在于集合中

- **删除元素**

从数组中移除特定下标的条目可以利用 del 关键字或者 pop() 方法来达成目的；

del arr[0]     # 删除第一个元素后的结果为 [2, 3, 4]

item = arr.pop(-1)    # 移走最后一个元素并返回它的值 (这里 item=4)，剩余部分变成 [2, 3]

而在 sets 上执行 remove(x)/discard(x), 如果 x 存在于当前集合内就会将其剔除出去; 若不存在的话 discard() 将什么也不做但 remove() 会引发 KeyError 错误提示找不到该元素。

s.remove(3)      # 成功后 s={1, 2}

try:
    s.remove(999)  # 此处将会触发错误
except KeyError as e:
    print(e)

s.discard(999)   # 这句代码没有任何影响

- **遍历方式**

两种结构都提供了迭代器协议的支持，因此可以直接放入 for 循环体当中逐一遍历每一个组件:

for element in my_array_or_set:
    process(element)

不过值得注意的是，由于 sets 是无序排列的所以每次循环得到的结果顺序可能会有所差异.

#### 性能考量

在性能方面，sets 在测试成员资格以及寻找交集/差集等方面往往表现出色得多，这是因为底层采用了高效的散列算法来进行管理和检索工作。然而如果是按照一定次序读取全部记录或是频繁地修改相邻几项之间的相对关系时，lists 和 arrays 显然更加适合一些[^3].