python內

① 為什麼python內置的sort比自己寫的快速排序快100倍

主要原因，內置函數用C寫的。在Python語言內無論如何造不出內置函數的輪子。這也是通常C跟C++語言用戶更喜歡造基礎演算法的輪了的原因。因為C/C++用戶真有條件寫出匹敵標准庫的演算法，但很多高級語言不行，不是程序員技術差，是客觀條件就根本做不到。

你比如說Java語言沒人造字元串的輪子，C++光一個字元串類就有無數多的實現。是因為C+用戶更喜歡寫字元串類嗎？顯然不是，一方面是因為Java語言內沒法造出匹敵Java內置標准庫演算法的輪子，而C++真的可以，另外一個比較慘的原因是C++標准庫的字元串功能太弱了，大多數高級語言的字元串類功能都比C+標准庫字元串類功能更強。

Cpp內置的排序是快排和堆排的結合，最壞時間復雜度為nlogn，而快排最壞是n2。至於python內部的排序，我認為是一個道理，不會簡簡單單是一個快排，舉個簡單例子，當你數據已經是有序的時候，再傳入快排肯定就不合適。那你設置排序函數的時候，是不是預先將他打亂，再進行快排會更好呢。當然具體不會這么簡單，只是我認為官方給的介面都是很精妙的，很值得學習。

一方面Python中sort函數是用C語言寫的，C++內部的sort是由快排，直接插入和堆排序混合的，當數據量比較大的時候先用的快排，當數據量小的時候用直接插入，因為當數據量變小時，快排中的每個部分基本有序，接近直接插入的最好情況的時間復雜度O（n），就比快排要好一點了。

另外一方面這個的底層實現就是歸並排序。，只是使用了Python無法編寫的底層實現，從而避免了Python本身附加的大量開銷，速度比我們自己寫的歸並排序要快很多，所以說我們一般排序都盡量使用sorted和sort。

② Python 的內存管理機制

Python採用自動內存管理，即Python會自動進行垃圾回收，不需要像C、C++語言一樣需要程序員手動釋放內存，手動釋放可以做到實時性，但是存在內存泄露、空指針等風險。

Python自動垃圾回收也有自己的優點和缺點：優點：

缺點：

Python的垃圾回收機制採用 以引用計數法為主，分代回收為輔 的策略。

先聊引用計數法，Python中每個對象都有一個核心的結構體，如下

一個對象被創建時，引用計數值為1，當一個變數引用一個對象時，該對象的引用計數ob_refcnt就加一，當一個變數不再引用一個對象時，該對象的引用計數ob_refcnt就減一，Python判斷是否回收一個對象，會將該對象的引用計數值ob_refcnt減一判斷結果是否等於0，如果等於0就回收，如果不等於0就不回收，如下：

一個對象在以下三種情況下引用計數會增加：

一個對象在以下三種情況引用計數會減少：

驗證案例：

運行結果：

事實上，關於垃圾回收的測試，最好在終端環境下測試，比如整數257，它在PyCharm中用下面的測試代碼列印出來的結果是4，而如果在終端環境下列印出來的結果是2。這是因為終端代表的是原始的Python環境，而PyCharm等IDE做了一些特殊處理，在Python原始環境中，整數緩存的范圍是在 [-5, 256] 的雙閉合區間內，而PyCharm做了特殊處理之後，PyCharm整數緩存的范圍變成了 [-5, 無窮大]，但我們必須以終端的測試結果為主，因為它代表的是原始的Python環境，並且代碼最終也都是要發布到終端運行的。

好，那麼回到終端，我們來看兩種特殊情況

前面學習過了，整數緩存的范圍是在 [-5, 256] 之間，這些整數對象在程序載入完全就已經駐留在內存之中，並且直到程序結束退出才會釋放佔有的內存，測試案例如下：

如果字元串的內容只由字母、數字、下劃線構成，那麼它只會創建一個對象駐留在內存中，否則，每創建一次都是一個新的對象。

引用計數法有缺陷，它無法解決循環引用問題，即A對象引用了B對象，B對象又引用了A對象，這種情況下，A、B兩個對象都無法通過引用計數法來進行回收，有一種解決方法是程序運行結束退出時進行回收，代碼如下：

前面講過，Python垃圾回收機制的策略是 以引用計數法為主，以分代回收為輔 。分代回收就是為了解決循環引用問題的。

Python採用分代來管理對象的生命周期：第0代、第1代、第2代，當一個對象被創建時，會被分配到第一代，默認情況下，當第0代的對象達到700個時，就會對處於第0代的對象進行檢測和回收，將存在循環引用的對象釋放內存，經過垃圾回收後，第0代中存活的對象會被分配為第1代，同樣，當第1代的對象個數達到10個時，也會對第1代的對象進行檢測和回收，將存在循環引用的對象釋放內存，經過垃圾回收後，第1代中存活的對象會被分配為第2代，同樣，當第二代的對象個數達到10個時，也會對第2代的對象進行檢測和回收，將存在循環引用的對象釋放內存。Python就是通過這樣一種策略來解決對象之間的循環引用問題的。

測試案例：

運行結果：

如上面的運行結果，當第一代中對象的個數達到699個即將突破臨界值700時（在列印699之前就已經回收了，所以看不到698和699）進行了垃圾回收，回收掉了循環引用的對象。

第一代、第二代、第三代分代回收都是有臨界值的，這個臨界值可以通過調用 gc.get_threshold 方法查看，如下：

當然，如果對默認臨界值不滿意，也可以調用 gc.set_threshold 方法來自定義臨界值，如下：

最後，簡單列出兩個gc的其它方法，了解一下，但禁止在程序代碼中使用

以上就是對Python垃圾回收的簡單介紹，當然，深入研究肯定不止這些內容，目前，了解到這個程度也足夠了。

③ python求和

python求和方法如下：

一、整數求和

Python內的整數求和非常簡單，就和平時日常中做的數學計算是一樣的過程。使用算術運世昌枝演算法把要求迅笑和的整數相加即可。

二、列表內的元素進行求和

有時候需要進行求和的數字是存放在一個或者多個列表之中的，那麼列表中的元素進行求和方法如下：

（1）單個列表求和

（2）多個列表求和

三、浮點數求和

因為python之中浮點數計算的特性，在涉及到小數點後多位計算時會出現一些很小的偏差。為了彌補這個偏差，就需要使用外部的庫來解決。

關於Python概述：

由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品；Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程；目前Python是一門計算機編程語言。

Python最初是用來編寫自動化腳本，隨著不斷的發展，目前Python被用於大型項目的開搜敏發。目前Python是一門計算機編程語言，是直接面向對象動態語言，同時也是一種高級語言。

④ 在 Python 中使用二維數組

如果你需要使用二維數組，在 Python 中，除了 numpy 這個包之外，最簡單的方式就是使用 list 了。你可能認為可以這樣構建：

但是請你再仔細想一想，這樣做真的沒有問題嗎？
不要忘記了， Python 一切都是對象 這個問題，對象肯定存在引用的問題，尤其是可變對象。我們試著來改變其中一個元素：

很不幸，不是我們想像的那樣，它改變了多個元素。
來看一看 [ [0] * m ] * n 這個表達式，它首先創建 a = [ [0] * 4] ，然後構造 array = [a] * 3 ，這里 array 裡面是 a 的 3 個引用。
正確的構造，應該使用 列表推導式 ，而且非常 Pythonic ：