deque用法和与vector的区别？

一、deque用法和与vector的区别？

deque与vector的主要不同之处在于：

1.两端都能快速安插和删除元素，这些操作可以在分期摊还的常数时间（amortizedconstanttime）内完成。

2.元素的存取和迭代器的动作比vector稍慢。

3.迭代器需要在不同区块间跳转，所以它非一般指针。

4.因为deque使用不止一块内存（而vector必须使用一块连续内存），所以deque的max_size()可能更大。

5.不支持对容量和内存重新分配时机的控制。不过deque的内存重分配优于vector，因为其内部结构显示，deque不必在内存重分配时复制所有元素。

6.除了头尾两端，在任何地方安插或删除元素，都将导致指向deque元素的所有pointers、references、iterators失效。

7.deque的内存区块不再被使用时，会自动被释放。deque的内存大小是可自动缩减的。

8.deque与vector组织内存的方式不一样。在底层，deque按“页”（page）或“块”（chunk）来分配存储器，每页包含固定数目的元素。而vector只分配一块连续的内存。例如，一个10M字节的vector使用的是一整块10M字节的内存，而deque可以使用一串更小的内存块，比如10块1M的内存。所以不能将deque的地址（如&deque[0]）传递给传统的CAPI，因为deque内部所使用的内存不一定会连续。deque的下述特性与vector差不多：1.在中部安插、删除元素的速度较慢。2.迭代器属于randomaccessiterator（随机存取迭代器）。优先使用vector，还是deque?c++标准建议：vector是那种应该在默认情况下使用的序列。如果大多数插入和删除操作发生在序列的头部或尾部时，应该选用deque。使用deque还需注意：1.除了at()，其它成员函数均不会检查索引或迭代器是否有效。2.任何插入或删除动作都会使所有指向deque元素的pointers、references、iteartors失效，唯一例外的是在头部或尾部插入元素（此时pointers和references仍然有效，但iterators失效）。

二、python用法？

一、 变量类型

1、 变量赋值

Python中的变量赋值不需要类型声明，每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值之后才会被创建。使用等号进行变量的赋值。

2、 多个变量赋值

为多个变量赋值时或进行列表内数据的交换时，可以使用这样的赋值方式。

3、 标准数据类型

在内存中存储的数据可以有多种类型。python定义了一些标准类型，用于存储各种类型的数据。下面列举了几种数据类型：

A、 数字

数字数据类型用于存储数值，数字类型是不可变数据类型。Python支持3种不同的数字类型：

int：通常被称为整型，不带小数，正负整数都可以，注意python3没有python2的Long类型。

float：浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型可以用科学计数法表示。

complex：复数可以由实部和虚部构成。

B、 字符串

字符串是python中最常用的数据类型，是不可变数据类型，可以使用单引号或双引号包住来表示。支持切片操作。

C、 列表

列表是python中的基础数据类型，是可变数据类型，使用方括号将元素包裹，使用逗号将元素分割。支持切片操作。

Python的列表生成式是一个非常方便的用法。

D、 元组

Python 的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组是不可变数据类型。支持切片操作。

E、 字典

字典是python中唯一的映射类型，采用键值对的方式储存数据，字典的键必须是不可变数据类型。

总结一下：

不可变数据类型：当该数据类型的对应变量的值发生了改变，那么它对应的内存地址也会发生改变，对于这种数据类型，就称不可变数据类型。

可变数据类型：当该数据类型的对应变量的值发生了改变，那么它对应的内存地址不发生改变，对于这种数据类型，就称可变数据类型。

二、 迭代器与生成器

A、 迭代器

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。

两种方法创建一个迭代器对象：1、对于可迭代对象(列表、字符串、元组)，使用iter()方法进行将一个可迭代数据类型用于创建迭代器。2、使用“元组生成式”，创建可迭代对象。

两种方法返回迭代器中的元素：1、next()方法，每次调用依次返回迭代器中的元素。如果迭代器中没有元素，会报错。2、使用for循环取出元素。

B、 生成器

在Python中，使用了yield的函数被称为生成器。简单点理解生成器就是一个迭代器。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值,并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行。

同样，生成器也可以使用for循环进行调用。

三、 条件语句

Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。

Python中用elif代替了else if，所以if语句的关键字为：if–elif–else。其中if和elif后面要跟上条件，如果满足条件执行代码块，执行代码；如果都不满足，执行else后的代码块。

四、 循环语句

Python中的循环语句有for和while。

break 语句可以跳出for和while的循环体。如果你从 for或 while 循环中终止，任何对应的循环 else 块将不执行。

continue语句被用来跳过当前循环块中的剩余语句，然后继续进行下一轮循环。

五、 函数

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。

对于列表、字典、字符串等数据类型，python提供了很多的内建函数，这里对这些常用函数做一个说明：

列表的函数：

字符串的函数：

字典的函数：

除了Python内置的函数，还可以设计自定义函数。

六、 文件操作

Python open() 方法用于打开一个文件，并返回文件对象，在对文件进行处理过程都需要使用到这个函数，如果该文件无法被打开，会抛出 异常。

使用open()方法一定要保证关闭文件对象，即调用close()方法。

open方法的常用两个参数有file(文件路径)，mode(读写文件的方式)。常用的mode方式有：

一般使用with结构。使用with结构的好处是不用在每次打开文件后再进行关闭操作。

三、python class用法？

class classname[(父类名)]:

– 成员函数及成员变量

_ init _ 构造函数：初始化对象

_ del_ 析构函数：销毁对象

定义类的成员函数时，必须默认一个变量代表类定义的对象本身，这个变量的名称可自行定义，下面的程序使用self变量的表示类对象的变量。

四、python threading用法？

如果要让一个 Thread 对象启动，调用它的 start() 方法就好了。

下面是代码示例。

import threading

import time

def test():

for i in range(5):

print('test ',i)

time.sleep(1)

thread = threading.Thread(target=test)

thread.start()

for i in range(5):

print('main ', i)

time.sleep(1)

上面代码很简单，在主线程上打印 5 次，在一个子线程上打印 5 次。

五、python int用法？

a=int("123464")，将一个数字组成的字符串转换成数学

六、python decorator用法？

Python的装饰器(decorator)，就是用来装饰的，它装饰的是一个函数，保持被装饰函数的原有功能，再装饰上一些其它功能，并返回带有新增功能的函数对象，所以装饰器本质上是一个返回函数对象的函数。

七、python by用法举例？

在Python中，`by`通常用于对可迭代对象进行排序。例如，可以使用`sorted()`函数来对列表进行排序，通过传递`key`参数并使用`by`来指定排序的依据。

例如，假设有一个包含字典的列表，每个字典都有一个`name`键，可以使用`sorted()`函数按照`name`键对列表进行排序：

`sorted(my_list, key=lambda x: x['name'])`。

这将返回一个按照`name`键值进行排序的新列表。

`by`还可以与其他排序函数一起使用，如`list.sort()`。这样，可以根据特定的条件对列表进行排序，从而实现更灵活的排序操作。

八、python pip用法？

python中pip的使用：

1.

Python中的第三方仓库通过pip的设置和管理，pip像iOS中的pod一样负责设置和管理第三方仓库。

2.

在Mac和Linux系统中，pip是默认安装的，一般不需要重新安装。

pip如今已经成为了Python的一大特色，可以很方便得协助Python开发者进行包管理。综合来说，匹配拥有如下优点：

pip提供了丰富的功能，其竞争对手easy_install只支持安装，没有提供写在和显示已安装列表的功能。

九、python 高级用法？

Python 的 5 种高级特征，以及它们的用法：

1.Lambda 函数

Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是指它实际上没有函数名。

2.Map 函数

Map() 是一种内置的 Python 函数，它可以将函数应用于各种数据结构中的元素，如列表或字典。对于这种运算来说，这是一种非常干净而且可读的执行方式。

3.Filter 函数

filter 内置函数与 map 函数非常相似，它也将函数应用于序列结构（列表、元组、字典）。二者的关键区别在于 filter() 将只返回应用函数返回 True 的元素。

4.Itertools 模块

Python 的 Itertools 模块是处理迭代器的工具集合。迭代器是一种可以在 for 循环语句（包括列表、元组和字典）中使用的数据类型。

5.Generator 函数

Generator 函数是一个类似迭代器的函数，即它也可以用在 for 循环语句中。这大大简化了你的代码，而且相比简单的 for 循环，它节省了很多内存。

十、python%的用法？

在Python中，百分号符号（%）是一个运算符，用于格式化字符串和进行字符串插值。以下是%运算符的一些用法：

字符串插值：可以使用%运算符将变量插入到字符串中。例如：

name = 'Alice'

age = 25

print('My name is %s and I am %d years old.' % (name, age))

这将输出：My name is Alice and I am 25 years old.

在这个例子中，%s和%d是占位符，分别代表字符串和整数变量。这些占位符被替换为变量name和age的值。

格式化字符串：可以使用%运算符来格式化字符串。例如：

x = 3.1415926

print('%.2f' % x)

这将输出：3.14

在这个例子中，%.2f是一个格式化字符串，表示保留小数点后两位。%运算符将x变量插入到这个字符串中，并根据格式化字符串的指示将其格式化。

字典插值：可以使用%运算符将字典中的值插入到字符串中。例如：

person = {'name': 'Bob', 'age': 30}

print('My name is %(name)s and I am %(age)d years old.' % person)

这将输出：My name is Bob and I am 30 years old.

在这个例子中，%(name)s和%(age)d是字典占位符，分别代表字符串和整数变量。%运算符将person字典插入到这个字符串中，并根据占位符的指示将其格式化。

以上是%运算符的一些用法。需要注意的是，虽然%运算符在Python中仍然可用，但在Python 3.x中已经有了更好的格式化字符串的方式，即使用f-strings。