最近在编程过程中遇到了深拷贝与浅拷贝的问题，属于细节问题，不在乎的话可能会出问题，故进行总结。在Python中，对象赋值在本质上是对对象的引用，当创建一个对象把它赋值给另一个变量的时候，Python并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用，1.浅拷贝copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。 也就是说当复制对象里面有嵌套数组时，里面嵌套的数组不会被复制。2.深拷贝
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2023-11-24 23:18:21
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python 数组排序 python数组排序代码
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2023-06-02 22:50:25
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tldr：NumPy在对数值数组进行数值计算时会发光.虽然有可能(见下文)NumPy不适合这个.你可能最好使用Pandas.问题的原因：值正在按字符串排序.您需要将它们排序为整数.In [7]: sorted(['15','8'])Out[7]: ['15','8']In [8]: sorted([15,8])Out[8]: [8,15]发生这种情况是因为order_array包含字符串.您需要在
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2023-10-24 08:44:19
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本系列Python基础教程共四篇，本文是第二篇。 元组tuple和list十分相似，但是tuple是不可变的，即不能修改tuple，元组通过圆括号中用逗号分割的项定义。支持索引和切片操作可以使用 in查看一个元素是否在tuple中。空元组()只含有一个元素的元组("a",) #需要加个逗号优点：tuple比list速度快；对不需要修改的数据进行‘写保护’，可以是代码更安全tuple与list可以相
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2023-08-17 17:09:43
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# Python中的数组复制：全面解析与示例
在编程中，数组（或称列表）是一个非常重要的数据结构。数组的复制是很多程序员在日常编程中会遇到的一个问题。尤其在处理数据时，了解如何有效地复制数组是确保数据安全和程序避免意外错误的关键。本文将详细探讨Python中的数组复制，包括基本方法、深浅拷贝的区别，以及代码示例。
## 1. 什么是数组复制？
数组复制是指创建一个新的数组，并将已有数组中的元
# Python数组的复制：深浅拷贝的理解与应用
在Python编程中，数组是一种常见的数据结构。数组可以用来存储多个值，支持高效的数据管理。复制数组是一个在数据操作中常常需要进行的任务。针对这一需求，Python提供了多种方法，但我们需要明确的是，数组的复制有“浅拷贝”和“深拷贝”之分，理解这两者之间的差异对我们编写高效、无bug的代码非常重要。
## 一、什么是浅拷贝和深拷贝？
**浅拷
# Python复制数组
在编程中，我们经常需要复制数组或列表。复制一个数组意味着创建一个新的数组，并将原始数组中的元素复制到新的数组中。Python提供了多种方法来实现数组的复制，本文将介绍其中的几种常见方法。
## 方法一：使用切片
在Python中，可以使用切片操作来复制数组。切片操作通过指定起始索引和结束索引来选择数组的一部分。如果不指定起始索引和结束索引，则会复制整个数组。
下面
原创
2024-01-04 09:00:42
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## Python数组复制
在Python中，数组是一种用来存储多个元素的数据结构。有时候我们需要复制一个数组，使得原数组保持不变，而对复制的数组进行操作。本文将介绍如何在Python中复制数组，并给出代码示例。
### 数组的复制方法
Python中复制数组有多种方法，我们可以使用切片、copy()方法或者使用list()函数。下面我们将分别介绍这三种方法。
1. 使用切片方法
切片方
原创
2024-05-18 04:35:36
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最近在公司的工作内容发生变化，短期内工作量变少了，这也让我有时间整理一些日常学习和工作中的收获或思路。所以申请了博客，并打算持续更新。 快速排序采用了分治的思想，基本思想是选取数组中一个数为基准数(一般选择数组中的第一个数)，一次排序过程中，将比基准数小的都放在它左侧，比基准数大的放在它的右侧。经过这次排序后得到两个数组和一个基准数，数组1中全部元素小于基准数，数组2中的全部元素大于基准
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2023-06-03 22:55:39
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1.方法介绍一.Bubble Sort（冒泡排序）过程：从0位置开始，比较相邻两个数的大小，如果后面的数小于前面，则交换位置。遍历一遍下来，最后一个数为整个数组中的最大值。把最后一个数排除，继续比较剩下的数组。总共比较次数为N*N，时间复杂度为O（n²）。def bubble_sort(blist):
count = len(blist)
for i in range(0, cou
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2023-06-16 14:45:39
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Python各排序算法简单理解一、冒泡排序基本思路代码实现复杂度二、选择排序基本思路代码实现复杂度三、插入排序基本思路代码实现复杂度四、快速排序基本思路代码实现复杂度无、归并排序基本思路代码实现复杂度六、希尔排序基本思路代码实现复杂度七、总结 一、冒泡排序基本思路 最基础的排序方法，给定一个数组，从最后一个元素开始，依次与前面相邻的元素进行比较，如果该元素小于前面的元素，则交换元素位置，重复该步
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2024-06-19 05:38:58
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# Python中的数组排序方法
数组排序是编程中一个重要的基础问题，通常用于组织数据，使其更易于查找和分析。Python作为一种强大且易于使用的编程语言，提供了多种数组排序方法。本文将为您介绍几种常用的数组排序方式，配合代码示例，帮助您了解如何在实际应用中使用这些方法。此外，我们还将通过类图和流程图来更好地理解这些排序方法的实现。
## 常用的数组排序方法
### 1. 使用内置的sort
文章目录一、题目描述示例 1示例 2二、代码三、解题思路 一、题目描述已知存在一个按非降序排列的整数数组 nums ，数组中的值不必互不相同。在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 <= k < nums.length）上进行了 旋转 ，使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ...,
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2024-06-12 16:59:31
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一、Numpy - 排序、搜索和计数函数 Numpy中提供了各种排序相关功能。 这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。种类速度最坏情况工作空间稳定性'quicksort'（快速排序）1O(n^2)0否'mergesort'（归并排序）2O(n*log(n))~
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2023-08-19 14:18:42
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今天为大家带来的内容是：汇总python 6大常用排序算法！本文主要讲解python常用排序算法的实现代码,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下，要是喜欢记得点赞收藏转发关注不迷路哦！！！排序是计算机语言需要实现的基本算法之一，有序的数据结构会带来效率上的极大提升。1.插入排序插入排序默认当前被插入的序列是有序的，新元素插入到应该插入的位
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2023-09-18 20:28:39
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冒泡排序Python实现代码：如果数组本身就是升序的，则时间复杂度为O(n)，如果数组本身是降序的则时间复杂度为O(n^2).
def bubble_sort(self,nums):
#每一轮排序都把大的元素往数组的后部移动
#每一轮排序完成后，数组的最后一个元素必定是这一轮找到的最大的元素，这个元素的位置就可以定死了
#定义一个标志位flag，如果一轮排序中全程没有元素发生交换，则flag=0，
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2023-08-15 12:11:57
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数组的排序这一节将介绍用于排序Numpy数组的相关算法。一、Numpy中的快速排序：np.sort 和 np.argsort 尽管Python 有内置的sort 和sorted 函数可以对列表进行排序，但是这里不会介绍这两个函数，因为NumPy 的np.sort 函数实际上效率更高。默认情况下，np.sort 的排序算法是快速排序，其算法复杂度为[N log N ]，另外也可以选择归并排序和
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2023-06-05 23:07:23
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1、二分查找：主要用于查询元素数量较多的列表，采用二分查找，取中位值，进行大小比较，可以提高效率 1 #二分查找，用于在较大的数据列表中查询某个值，考虑到元素比较多，单纯的遍历会造成内存压力过大，考虑使用二分查找
2 #二分查找的关键在于查询中间值，将需要查找的值与中间值进行比较，然后确定查找方向
3 def binary_search(data_source,find_n):
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2024-06-17 08:34:28
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目录前言一、插入排序二、选择排序三、冒泡排序总结前言在初学python时毫无疑问的来说，排序算是有点难度的，但是借助python的列表排序的便利性，导致学习python的自己越来越懒，但是行于编程的世界里，我们不能只会站在前人的肩膀上，今天就来总结总结python的一些基础排序方式一、插入排序用我自己的话来说插入排序就是将一个给定的无序数组分为两部分，前面是挑选出来的已经排过序的，然后不断的将后面
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2023-08-15 09:09:35
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继续昨天的学习，学到了数组。首先有两个数组，name1和name2.我们可以将两个数组合并name1=[1,2,3,4]
name2=[5,6,7,8]
names=name1.extend(name2)
print(names)最后输出的是[1,2,3,4,5,6,7,8]，这就是在name1后面接上name2然后来到了一个小重点，copy（复制）这里分为深copy和浅copy，我在学习之路（二
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2023-08-13 17:49:49
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