python内

① 为什么python内置的sort比自己写的快速排序快100倍

主要原因，内置函数用C写的。在Python语言内无论如何造不出内置函数的轮子。这也是通常C跟C++语言用户更喜欢造基础算法的轮了的原因。因为C/C++用户真有条件写出匹敌标准库的算法，但很多高级语言不行，不是程序员技术差，是客观条件就根本做不到。

你比如说Java语言没人造字符串的轮子，C++光一个字符串类就有无数多的实现。是因为C+用户更喜欢写字符串类吗？显然不是，一方面是因为Java语言内没法造出匹敌Java内置标准库算法的轮子，而C++真的可以，另外一个比较惨的原因是C++标准库的字符串功能太弱了，大多数高级语言的字符串类功能都比C+标准库字符串类功能更强。

Cpp内置的排序是快排和堆排的结合，最坏时间复杂度为nlogn，而快排最坏是n2。至于python内部的排序，我认为是一个道理，不会简简单单是一个快排，举个简单例子，当你数据已经是有序的时候，再传入快排肯定就不合适。那你设置排序函数的时候，是不是预先将他打乱，再进行快排会更好呢。当然具体不会这么简单，只是我认为官方给的接口都是很精妙的，很值得学习。

一方面Python中sort函数是用C语言写的，C++内部的sort是由快排，直接插入和堆排序混合的，当数据量比较大的时候先用的快排，当数据量小的时候用直接插入，因为当数据量变小时，快排中的每个部分基本有序，接近直接插入的最好情况的时间复杂度O（n），就比快排要好一点了。

另外一方面这个的底层实现就是归并排序。，只是使用了Python无法编写的底层实现，从而避免了Python本身附加的大量开销，速度比我们自己写的归并排序要快很多，所以说我们一般排序都尽量使用sorted和sort。

② Python 的内存管理机制

Python采用自动内存管理，即Python会自动进行垃圾回收，不需要像C、C++语言一样需要程序员手动释放内存，手动释放可以做到实时性，但是存在内存泄露、空指针等风险。

Python自动垃圾回收也有自己的优点和缺点：优点：

缺点：

Python的垃圾回收机制采用 以引用计数法为主，分代回收为辅 的策略。

先聊引用计数法，Python中每个对象都有一个核心的结构体，如下

一个对象被创建时，引用计数值为1，当一个变量引用一个对象时，该对象的引用计数ob_refcnt就加一，当一个变量不再引用一个对象时，该对象的引用计数ob_refcnt就减一，Python判断是否回收一个对象，会将该对象的引用计数值ob_refcnt减一判断结果是否等于0，如果等于0就回收，如果不等于0就不回收，如下：

一个对象在以下三种情况下引用计数会增加：

一个对象在以下三种情况引用计数会减少：

验证案例：

运行结果：

事实上，关于垃圾回收的测试，最好在终端环境下测试，比如整数257，它在PyCharm中用下面的测试代码打印出来的结果是4，而如果在终端环境下打印出来的结果是2。这是因为终端代表的是原始的Python环境，而PyCharm等IDE做了一些特殊处理，在Python原始环境中，整数缓存的范围是在 [-5, 256] 的双闭合区间内，而PyCharm做了特殊处理之后，PyCharm整数缓存的范围变成了 [-5, 无穷大]，但我们必须以终端的测试结果为主，因为它代表的是原始的Python环境，并且代码最终也都是要发布到终端运行的。

好，那么回到终端，我们来看两种特殊情况

前面学习过了，整数缓存的范围是在 [-5, 256] 之间，这些整数对象在程序加载完全就已经驻留在内存之中，并且直到程序结束退出才会释放占有的内存，测试案例如下：

如果字符串的内容只由字母、数字、下划线构成，那么它只会创建一个对象驻留在内存中，否则，每创建一次都是一个新的对象。

引用计数法有缺陷，它无法解决循环引用问题，即A对象引用了B对象，B对象又引用了A对象，这种情况下，A、B两个对象都无法通过引用计数法来进行回收，有一种解决方法是程序运行结束退出时进行回收，代码如下：

前面讲过，Python垃圾回收机制的策略是 以引用计数法为主，以分代回收为辅 。分代回收就是为了解决循环引用问题的。

Python采用分代来管理对象的生命周期：第0代、第1代、第2代，当一个对象被创建时，会被分配到第一代，默认情况下，当第0代的对象达到700个时，就会对处于第0代的对象进行检测和回收，将存在循环引用的对象释放内存，经过垃圾回收后，第0代中存活的对象会被分配为第1代，同样，当第1代的对象个数达到10个时，也会对第1代的对象进行检测和回收，将存在循环引用的对象释放内存，经过垃圾回收后，第1代中存活的对象会被分配为第2代，同样，当第二代的对象个数达到10个时，也会对第2代的对象进行检测和回收，将存在循环引用的对象释放内存。Python就是通过这样一种策略来解决对象之间的循环引用问题的。

测试案例：

运行结果：

如上面的运行结果，当第一代中对象的个数达到699个即将突破临界值700时（在打印699之前就已经回收了，所以看不到698和699）进行了垃圾回收，回收掉了循环引用的对象。

第一代、第二代、第三代分代回收都是有临界值的，这个临界值可以通过调用 gc.get_threshold 方法查看，如下：

当然，如果对默认临界值不满意，也可以调用 gc.set_threshold 方法来自定义临界值，如下：

最后，简单列出两个gc的其它方法，了解一下，但禁止在程序代码中使用

以上就是对Python垃圾回收的简单介绍，当然，深入研究肯定不止这些内容，目前，了解到这个程度也足够了。

③ python求和

python求和方法如下：

一、整数求和

Python内的整数求和非常简单，就和平时日常中做的数学计算是一样的过程。使用算术运世昌枝算法把要求迅笑和的整数相加即可。

二、列表内的元素进行求和

有时候需要进行求和的数字是存放在一个或者多个列表之中的，那么列表中的元素进行求和方法如下：

（1）单个列表求和

（2）多个列表求和

三、浮点数求和

因为python之中浮点数计算的特性，在涉及到小数点后多位计算时会出现一些很小的偏差。为了弥补这个偏差，就需要使用外部的库来解决。

关于Python概述：

由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品；Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程；目前Python是一门计算机编程语言。

Python最初是用来编写自动化脚本，随着不断的发展，目前Python被用于大型项目的开搜敏发。目前Python是一门计算机编程语言，是直接面向对象动态语言，同时也是一种高级语言。

④ 在 Python 中使用二维数组

如果你需要使用二维数组，在 Python 中，除了 numpy 这个包之外，最简单的方式就是使用 list 了。你可能认为可以这样构建：

但是请你再仔细想一想，这样做真的没有问题吗？
不要忘记了， Python 一切都是对象 这个问题，对象肯定存在引用的问题，尤其是可变对象。我们试着来改变其中一个元素：

很不幸，不是我们想象的那样，它改变了多个元素。
来看一看 [ [0] * m ] * n 这个表达式，它首先创建 a = [ [0] * 4] ，然后构造 array = [a] * 3 ，这里 array 里面是 a 的 3 个引用。
正确的构造，应该使用 列表推导式 ，而且非常 Pythonic ：