지정된 시간에 품목으로부터 삽입하려면 포지셔닝하십시오. 첫 번째 인수는 전에 색인입니다 있는 요소 (0, x) '삽입물의 라이드린스트 삽입하려면 도왔으매' 및 '라이드린스트 목록의 맨 (len (array), x)' 가 ' (x)' 에 해당하는 값을 라이오아펜드 오네게이티베 처리되는 部门是这样的 끝 부분을 기준으로 어레이입니다.
In [1]: lst = [0]*1000
In [2]: timeit -n1000 lst.insert(0, 1)
1000 loops, best of 3: 794 ns per loop
In [3]: from collections import deque
In [4]: deq = deque([0]*1000)
In [5]: timeit -n1000 deq.appendleft(1)
1000 loops, best of 3: 73 ns per loop
How it works.
'라이드린스트 (인덱스화하여 값)'
지정된 시간에 품목으로부터 삽입하려면 포지셔닝하십시오. 첫 번째 인수는 전에 색인입니다 있는 요소 (0, x) '삽입물의 라이드린스트 삽입하려면 도왔으매' 및 '라이드린스트 목록의 맨 (len (array), x)' 가 ' (x)' 에 해당하는 값을 라이오아펜드 오네게이티베 처리되는 部门是这样的 끝 부분을 기준으로 어레이입니다.
참고로 해당 작업을 해야 할 경우, 특히 바뀌엇어요 , 는 루프 종종 잘못된 데이터 구조.
않습니다를 열거합니다 최적화되었는지 수정을 위해 전면에 섬리스트롬린스트 (0, 뭔가) '및' 는 [O (n) 작업] (https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity).
'섬리스트롬포프 (0)' 와 '델 섬리스트 [0] O (n)' 도 운영.
정확한 데이터 구조를 사용할 수 는 ['데크'] (https://docs.python.org/2/library/collections.html # 콜레스티론스데크) 를 '모음' 모듈에서는. 하지만 그 인터페이스입니다 데크스 노출시키는 것과 비슷한 열거합니다 수정을 위해 최적화되며 모두에서 엔드포인트에. 삽입 맨 '방법' 아펜들레프트 가지고 있습니다.
데모:
같은 다른 방식으로 업무를 수행하는
풀 목록을 사용할 수 있습니다.
>. a = 5
>. 리 = [1.2,3]
>. 리 = [a, 수명을]
>. = >. [5, 1, 2, 3]
일부 (최소한의) 벤치마크 기준으로 사용하는 것으로 보인다 '' 모듈에서는 티마이트 않을 경우 다음 펴고 보다 더욱 높은 성능을 수락됨 오토메이티드
[A] + 목록 '과' 이 아니라 '변형' lst 새로운 목록을 만듭니다.
변형) 을 사용할 경우 의도는 목록에 '짜t.린스트 (0, a)'.
새로운 함께 열거합니다 열거합니다 추가하기만 하면 만들 수 있습니다.
이러한 되니그들 협력했습니다 for me. 나는 첫 번째 요소는 일부라야 변환되었습니다 일련의 (단일 요소점 시리즈), 두 번째 요소 추가 기능을 사용할 수 있으며, 또한 변환되었습니다 시리즈.
ur_data 있는지 는 문자열 유형 만일 u = str = int (5) '이 있는' 데이터 (data) '' ur_data 변환하십시오