如何知道命令或方法是否是“就地算法”？

Question

我正在学习python，我怎么知道一个命令或方法是＆{39; in place algorithm＆＃39; ？

尝试＆＃39;大＆＃39;使用命令输入并检查运行时是否足够好？

例如，假设我有一个包含100,000个元素的列表lst。 我查看了以下两个命令，并且两个命令都已完成了＆＃39;在片刻：lst = lst[ : :-1]和lst.reverse()。那么这是否意味着两者都到位了？

Answer 1

如果某个函数就位，那么它将修改调用它的对象。如果没有，那么它将返回结果。

sorted(lst) # returns the sorted form of lst
lst.sort() # sorts lst

这就是它的全部。不要试图将其与运行时间或效率联系起来。

Answer 2

就地操作通常在Python中返回None，因此在您的情况下lst.reverse()是一个就地操作，因为它返回None并修改列表。虽然lst[::-1]会返回您重新分配给lst的新列表。

>>> lst  = range(1000)
>>> id(lst)
154457996
>>> lst = lst[::-1]
>>> id(lst)             #id changed.
160699852
>>> lst  = range(1000)
>>> id(lst)
160699340
>>> lst.reverse()
>>> id(lst)             #same id
160699340

Answer 3

要回答这个问题，我们必须先知道什么是适当的算法＆＃39;？

通过维基百科，an in-place algorithm是一种算法，它使用具有常量量额外存储空间的数据结构来转换输入。

＆＃39;覆盖输入＆＃39;之间的关系是什么？和＆＃39;就地算法＆＃39;：

1。如果有人覆盖它的输入，那么它是否必须是一个就地算法？

不，例如，快速排序总是覆盖它的输入，但它需要O（log（n））额外空间来跟踪递归函数调用。

2。如果一个是就地算法，它是否必须覆盖其输入？

不，例如，在数组中找到最小数字的算法，它是一个就地算法，只需要O（1）额外空间，但不需要覆盖它的输入。

因此，它们之间没有绝对的关系，输入通常被原位算法覆盖。

如何知道一种方法在原位算法？

好吧，我认为你必须看看它的实现，源代码，同样的方法可能会使用不同的算法，毕竟方法或函数与算法不一样。

顺便说一句，有一种简单的方法可以知道方法的输入是否被覆盖：

>>> lst = [1, 2, 3]
>>> id(lst)`
3070142764
>>> lst = lst[: : -1]
>>> id(lst)
3070142828
>>> lst.reverse()
>>> id(lst)
3070142828

在lst[: : -1]之后，lst的ID已更改，因此lst[: : -1]创建了一个新的列表对象，在lst.reverse()之后，lst的ID未被更改，因此{ {1}}覆盖了它的输入。

Answer 4

如果你正在使用像iPython这样的东西，你可以问翻译 -

In [1]: x = [1, 2, 3]

In [2]: ? x.reverse
Type:       builtin_function_or_method
Base Class: <type 'builtin_function_or_method'>
String Form:<built-in method reverse of list object at 0x0362EB48>
Namespace:  Interactive
Docstring:  L.reverse() -- reverse *IN PLACE*

因此reverse方法就位。一般来说，像

In [3]: x = x[::-1]

由于首先创建了副本，然后将其分配给x，因此

不会就位。你知道，由于类似的任务

，这不可能就位

In [4]: y = x[::-1]

当然必须创建x的其他副本。

Answer 5

在我的头脑中，我认为在运行程序时查看内存消耗将是一个更好的指标。据我所知＆＃34;就地＆＃34;，这意味着运行算法不需要（或很少）额外的空间。 http://en.wikipedia.org/wiki/In-place_algorithm

对于您的特定示例，我认为快速运行时间很可能是由于使用了列表实现。我的第一个猜测是列表是使用双链表实现的。这反过来当然意味着反向将在原地进行。

如果你想确定，我认为你需要首先进入实现相关算法的代码。