Python List的底层

Python中的List是一种有序、可变的数据结构，用于存储多个元素。它的底层实现是基于数组（Array）和动态数组（Dynamic Array）的概念。

在Python中，List的底层实现是一个数组，这个数组可以存储任意类型的元素。当我们向List中添加元素时，如果数组已满，则会自动进行扩容操作，创建一个更大的数组，并将原来的元素复制到新数组中。这种动态扩容的方式使得List可以根据需要动态地增加或减少存储空间。

由于List是可变的，所以可以通过索引来访问和修改其中的元素。通过索引，可以直接访问数组中的元素，而不需要遍历整个数组。这使得List在查找和修改元素时具有较高的效率。

此外，List还提供了一系列的方法，如append()、insert()、remove()等，用于在List中添加、插入、删除元素，以及对List进行排序、反转等操作。

总结一下，Python List的底层实现是基于数组和动态数组的概念，它提供了高效的元素访问和修改方式，并支持动态扩容和各种常用操作。

相关问题

python字典底层

Python字典底层实现的是哈希表。哈希表是一种数据结构，它通过哈希函数将键（key）转换成唯一的地址（索引），然后将值（value）存储在对应的地址中。Python内置的哈希函数会对键进行哈希运算和取余运算，以获得唯一的地址。当多个键经过哈希运算后得到相同的地址时，会发生哈希碰撞，Python会使用开放定址法或链表法来解决碰撞问题。对于相同的键，后面的赋值操作会直接覆盖前面的值，因为它们会计算得到相同的地址。因此，Python字典的底层实现是基于哈希表的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【python】python中字典的底层是怎么实现的](https://blog.csdn.net/YZL40514131/article/details/125349175)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [详解Python字典的底层原理——哈希表(Python面试必备)](https://blog.csdn.net/qq_42815145/article/details/91353624)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python的map底层

map函数是Python中的一个内置函数，用于对一个序列的所有元素执行特定的操作。它的底层实现是通过将一个函数作用于序列中的每个元素，然后将结果组成一个新的可迭代对象返回。具体来说，map函数将func函数作用于seq中的每个元素，并将所有调用结果组成一个列表返回。如果func参数为None，则与zip函数的功能相同。
例如，如果我们有两个列表numbers1和numbers2，我们可以使用map函数并行地处理这两个列表，并将它们的元素相加。下面是一个例子：

def add(x, y):
    return x + y

numbers1 = [1, 2, 3]
numbers2 = [4, 5, 6]
result = map(add, numbers1, numbers2)
print(list(result))  # 输出：<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *3* [Python中的内置函数：深入理解map函数](https://blog.csdn.net/u012409436/article/details/131468990)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *2* [python基础--map函数详解](https://blog.csdn.net/Z_HUALIN/article/details/78139547)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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