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4d5aae2fca
commit
ea7c91b04e
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@ -123,10 +123,24 @@ foo()
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运行结果:
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```
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# python3.8
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True True
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True False
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True
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# python3.7
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True False
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True False
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True
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# python3.6
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True True
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True False
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True
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```
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> python的内存模型是一个金字塔,由底层c molloc创建分配内存,在上层维护一个小数据池,小数据池中包含常用短字符串,[-5,256]数字,用户创建变量在小数据池中将直接指向这块内存地址,而在小数据池外的部分是用户创建的变量,这里要使用代码块来区分内存地址,在同一代码块中,相同的整型内存地址不变(性能优化考虑),以及复制(深/浅)时,整型变量在使用(改变)前,内存地址仍然指向原来的地址,本段代码中foo函数属于另一个代码块,创建新的内存地址,`print(e is f, e is d)`结果必然是`True False`,`print(g is a)`中,g,a,b均是小数据池中数据,内存地址相同,
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> 至于python3.7版本中`print(a is b, c is d)`输出`True False`的结果,可能是该版本优化问题,查询资料后会来补充
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上面代码中`a is b`的结果是`True`但`c is d`的结果是`False`,这一点的确让人费解。CPython解释器出于性能优化的考虑,把频繁使用的整数对象用一个叫`small_ints`的对象池缓存起来造成的。`small_ints`缓存的整数值被设定为`[-5, 256]`这个区间,也就是说,在任何引用这些整数的地方,都不需要重新创建`int`对象,而是直接引用缓存池中的对象。如果整数不在该范围内,那么即便两个整数的值相同,它们也是不同的对象。
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@ -1332,4 +1346,4 @@ def find_dup(items: list):
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> **点评**:这道题的解法和[计数排序](<https://www.runoob.com/w3cnote/counting-sort.html>)的原理一致,虽然元素的数量非常多,但是取值范围`[1000, 10000)`并不是很大,只有9000个可能的取值,所以可以用一个能够保存9000个元素的`dups`列表来记录每个元素出现的次数,`dups`列表所有元素的初始值都是`0`,通过对`items`列表中元素的遍历,当出现某个元素时,将`dups`列表对应位置的值加1,最后`dups`列表中值大于1的元素对应的就是`items`列表中重复出现过的元素。
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更多的面试题,请移步到我的知乎专栏[《Python面试宝典》](https://zhuanlan.zhihu.com/c_1228980105135497216)。
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