用python写一个在数组末尾加入一个数的算法 不用append

可以使用以下代码实现：

def add_to_array(arr, num):
new_arr = arr + [num]
return new_arr

# 示例
arr = [1, 2, 3]
num = 4
new_arr = add_to_array(arr, num)
print(new_arr) # 输出 [1, 2, 3, 4]

相关问题

用Python遍写一个lru cache算法

### 回答1：

使用Python编写LRU缓存算法的一个简单实现可以如下：def lru_cache(maxsize):
cache = {}
queue = [] def wrapper(func):
def inner(*args, **kwargs):
key = str(args) + str(kwargs)
if key in cache:
return cache[key]
result = func(*args, **kwargs)
if len(queue) >= maxsize:
del cache[queue.pop(0)]
cache[key] = result
queue.append(key)
return result
return inner
return wrapper使用Python编写LRU缓存算法的一个简单实现可以如下：def lru_cache(maxsize):
cache = {}
queue = [] def wrapper(func):
def inner(*args, **kwargs):
key = str(args) + str(kwargs)
if key in cache:
return cache[key]
result = func(*args, **kwargs)
if len(queue) >= maxsize:
del cache[queue.pop(0)]
cache[key] = result
queue.append(key)
return result
return inner
return wrapper答：使用Python编写LRU缓存算法的一个简单实现可以如下：def lru_cache(maxsize):
cache = {}
queue = [] def wrapper(func):
def inner(*args, **kwargs):
key = str(args) + str(kwargs)
if key in cache:
return cache[key]
result = func(*args, **kwargs)
if len(queue) >= maxsize:
del cache[queue.pop(0)]
cache[key] = result
queue.append(key)
return result
return inner
return wrapper用Python编写LRU缓存算法是可行的，通过使用上面提供的简单实现可以实现这一功能。

### 回答2：
LRU（Least Recently Used）算法是一种常用的缓存替换策略，它根据数据节点的使用顺序来决定是否将数据从缓存中删除。当缓存已满，需要替换一个节点时，LRU算法选择最近最少使用的数据节点进行替换。

下面是通过Python实现一个简单的LRU Cache算法：

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}
        self.keys = []

    def get(self, key):
        if key in self.cache:
            self.keys.remove(key)
            self.keys.append(key)  # 更新使用顺序
            return self.cache[key]
        else:
            return -1

    def put(self, key, value):
        if key in self.cache:
            self.keys.remove(key)
            self.keys.append(key)  # 更新使用顺序
            self.cache[key] = value
        else:
            if len(self.keys) >= self.capacity:
                # 删除最近最少使用的数据节点
                del_key = self.keys[0]
                del self.cache[del_key]
                self.keys = self.keys[1:]
            self.keys.append(key)  # 更新使用顺序
            self.cache[key] = value

在这个实现中，我们使用一个字典 `cache` 来保存数据节点的键值对，并使用列表 `keys` 来记录数据节点的使用顺序。`capacity` 参数指定了缓存的最大容量。

在 `get` 方法中，如果需要获取的 `key` 存在于缓存中，我们首先从 `keys` 列表中移除 `key`，然后将其添加到列表的末尾，以表示最近使用过。然后返回对应的值。如果 `key` 不存在于缓存中，返回 -1。

在 `put` 方法中，如果需要插入的 `key` 已经存在于缓存中，我们同样要将其移除并重新添加到 `keys` 列表的末尾，并更新对应的值。否则，如果缓存已满，我们删除 `keys` 列表的第一个元素，然后从 `cache` 字典中删除对应的键值对。最后，将新的 `key` 和 `value` 添加到 `keys` 列表和 `cache` 字典中。

这样，我们就实现了一个简单的LRU Cache算法。

### 回答3：
LRU缓存（Least Recently Used，最近最少使用）是一种常用的缓存算法，它根据数据的使用历史来决定哪些数据应该保留在缓存中。当缓存达到最大容量时，如果有新数据要放入缓存中，那么就需要删除最久未使用的数据。

下面是用Python实现LRU缓存算法的示例代码：

class LRUCache:

    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}
        self.order = []

    def get(self, key: int) -> int:
        if key in self.cache:
            self.order.remove(key)
            self.order.append(key)
            return self.cache[key]
        else:
            return -1

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self.cache:
            self.order.remove(key)
        elif len(self.cache) >= self.capacity:
            oldest_key = self.order.pop(0)
            del self.cache[oldest_key]
        
        self.cache[key] = value
        self.order.append(key)

以上代码中，LRUCache类是实现LRU缓存算法的主要类。它有三个主要成员变量：capacity表示缓存的容量，cache是一个字典，用于存储缓存数据，order是一个列表，用于记录数据的访问顺序。

`get`方法用于从缓存中获取指定的键对应的值。如果键存在于缓存中，就将该键移到最后，表示最近使用过，然后返回该键对应的值；否则返回-1。

`put`方法用于向缓存中添加新的键值对。如果键已经存在于缓存中，就将该键移到最后，表示最近使用过，然后更新该键对应的值；如果缓存已满，就删除最久未使用的键值对；最后在缓存中添加新的键值对，并将该键添加到order列表的最后。

这样通过LRUCache类，我们可以轻松实现一个LRU缓存，并且保证缓存的容量不会被超出。

写一个自动排序 用python

### 回答1：
以下是使用Python编写的自动排序程序：

def auto_sort(lst):
    """
    自动排序函数，接受一个列表作为参数
    """
    if len(lst) <= 1:
        return lst
    else:
        pivot = lst[0]  # 以第一个元素为基准
        left = []
        right = []
        for i in range(1, len(lst)):
            if lst[i] < pivot:
                left.append(lst[i])
            else:
                right.append(lst[i])
        return auto_sort(left) + [pivot] + auto_sort(right)  # 递归调用自身排序

# 示例
lst = [5, 3, 8, 6, 2, 7, 1, 4]
sorted_lst = auto_sort(lst)
print(sorted_lst)

输出结果：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

### 回答2：
要编写一个自动排序的Python程序，可以使用不同的排序算法来实现。下面我将以冒泡排序算法为例来进行说明。

冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地交换相邻元素，将最大或最小的元素逐渐“冒泡”到列表的末尾。以下是实现自动排序的Python程序：

def bubble_sort(lst):
    n = len(lst)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if lst[j] > lst[j+1]:
                lst[j], lst[j+1] = lst[j+1], lst[j]

lst = [5, 2, 7, 1, 9, 3]
bubble_sort(lst)
print("排序结果：", lst)

这个程序先定义了一个名为`bubble_sort`的函数，在函数内部使用嵌套循环来遍历列表并比较相邻的元素。如果前一个元素比后一个元素大，则交换它们的位置。通过多次的循环迭代，最大的元素逐渐被冒泡到列表的末尾。

接下来，我们创建了一个包含一些未排序数字的列表`lst`，然后调用`bubble_sort`函数对它进行排序。最后，使用`print`语句输出排序结果。

当运行这个程序时，你会得到输出结果：“排序结果：[1, 2, 3, 5, 7, 9]”，证明冒泡排序已经成功地将列表中的元素按升序排列。

除了冒泡排序，还有许多其他高效的排序算法，如选择排序、插入排序、快速排序等。你可以根据需要选择合适的排序算法，并进行相应的调整来实现自动排序的Python程序。

### 回答3：
编写一个自动排序的Python程序可以采用多种排序算法，如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等。以下是一个使用冒泡排序来自动排序的Python程序：

def bubble_sort(lst):
    n = len(lst)
    for i in range(n-1):
        for j in range(n-i-1):
            if lst[j] > lst[j+1]:
                lst[j], lst[j+1] = lst[j+1], lst[j]

# 测试
lst = [5, 3, 8, 1, 2]
bubble_sort(lst)
print(lst)

以上代码首先定义了一个冒泡排序的函数`bubble_sort`，该函数接受一个列表作为输入，并对其进行自动排序。在每一轮循环中，它比较相邻两个元素的大小，如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置。通过多次遍历列表，将较大的元素逐步向右移动，从而实现排序的目的。

在测试部分，我们创建一个包含五个整数的列表，在调用`bubble_sort`函数后，输出排序后的列表。

需要注意的是，以上代码中使用了冒泡排序算法，但你也可以根据需要选择其他排序算法，并将相应的代码替换到`bubble_sort`函数中即可。