由此可知python还将引入新的回收机制（标记-清除，分代回收），辅助引用计数机制完成内存的管理
上一篇文章讲解了链表的相关知识，并用代码实现了一个链表结构。那么本文将介绍一下另一种特殊的链表结构，叫做 双向链表。 顾名思义，普通的链表都是从 head 开始往后遍历结构内的元素，那么双向链表就是既可以从头开始遍历，又可以从结构的末尾开始遍历。
基于方法一的原理，我们可以使用单一指针的方法来解决，首先，先遍历一次链表，来获取链表长度，其次，再遍历一遍，来获取链表的中间节点；
Python 作为一门解释型语言，以代码简洁易懂著称，我们可以直接对名称赋值，而不必声明类型，名称类型的确定、内存空间的分配与释放都是由 Python 解释器在运行时进行的
链表是节点的集合，节点可以分布在内存中的任何位置，每个节点都存储着链表中下一个节点的地址。
我们知道，Python 不需要提前声明变量，也无需指定其类型，变量的类型和内存占用都是运行时决定的。 赋值时，解释器会根据语法和右侧的操作数来决定新对象的类型。 在对象创建后，一个该对象的应用会被赋值给左侧的变量。 Python 程序的内存分配和释放都是解释器进行操作的，不需要程序员手动处理。
我们同样继续来做伯克利CS61A公开课的实验，这一次是实验7，话题关于链表和树，这也是数据结构当中最重要的两个概念，几乎没有之一。
在本博客中，我们介绍单链表这种数据结构，链表结构为基于数组的序列提供了另一种选择（例如Python列表）。
1、每个节点包括两个域、一个信息域(元素域)和一个连接域，该链接指向链接表的下一个节点，最后一个节点的链接指向空值。
链表（Linked List）是一种基本的数据结构，用于组织和管理数据。它是由一系列节点（Node）组成的数据结构，每个节点包含一个数据元素和指向下一个节点的引用。链表是一种非线性数据结构，与数组不同，它可以根据需要动态分配内存。
本文将来讲解一下一种常见的线性数据结构—链表，因为链表和数组一样都是一种线性的数据结构，但是它俩的实现原理是完全不同的，所以在讲解链表之前，我们来回顾一下数组结构。
为了表示给定链表中的环，我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。 如果 pos 是 -1，则在该链表中没有环。
链表和双向链表是常用的线性数据结构，它们在算法和程序设计中有着广泛的应用。本篇博客将重点介绍链表和双向链表的原理、实现以及它们在不同场景下的应用。我们将使用 Python 来演示链表和双向链表的实现，并通过实例展示每一行代码的运行过程。
为了表示给定链表中的环，我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。如果 pos 是 -1，则在该链表中没有环。
前言 GC垃圾回收在python中是很重要的一部分，同样我将分两次去讲解Garbage collection垃圾回收，此篇为Garbage collection垃圾回收第一篇，下面开始今天的说明~~~ 1.Garbage collection(GC垃圾回收) 现在的⾼级语⾔如java，c#等，都采⽤了垃圾收集机制，⽽不再是c，c++⾥ ⽤户⾃⼰管理维护内存的⽅式。⾃⼰管理内存极其⾃由，可以任意申请内存，但如同⼀把双刃剑，为⼤量内存泄露，悬空指针等bug埋下隐患。 对于⼀个字符串、列表、类甚⾄数值都是对象，且
平时在写代码的时候，关注的是写出能实现业务逻辑的代码，因为现在计算机的内存也比较宽裕，所以写程序的时候也就没怎么考虑垃圾回收这一方面的知识。俗话说，出来混总是要还的，所以既然每次都伸手向内存索取它的资源，那么还是需要知道什么时候以及如何把它还回去比较好。嘻嘻。
Redis有5个基本数据结构，string、list、hash、set和zset。它们是日常开发中使用频率非常高应用最为广泛的数据结构，把这5个数据结构都吃透了，你就掌握了Redis应用知识的一半了。
今天的两道题目全都围绕链表，第一个是困难级别的、要合并多个排序的链表；第二题是中等难度，需要两两交换链表中的节点，昨天没能用递归法写出代码，今天就尝试用递归实现了下，测试效果不咋地，但递归法跑通了！
现在的高级语言如java，c#等，都采用了垃圾回收机制，而不再像c，c++里，需要用户自己管理内存。自己管理内存及其自由，可以任意申请内存，但这如同一把双刃剑，可能会造成内存泄漏，空指针等bug。 python中也同java一样采用了垃圾回收机制，不过不一样的是：python采用的是引用计数机制为主，标记清除和分代回收两种机制为辅的策略
链表是一种线性数据结构，其中元素不存储在连续位置，而是使用指针链接。链表形成一系列相连的节点，每个节点存储数据和下一个节点的地址。
今天的题目难度是中等，由于之前没接触过链表，看完题目一脸懵逼。Python 语法里哪有这个？这个自定义的 ListNode 要怎么用？在完成了整个计算过程后，我仍是花了一段时间琢磨明白如何正确返回这个类型。
1、当实例化一个单向循环链表时，该链表是一个空链表，在将节点依次链接之后，链表中才会出现节点和数据。
第四阶段我们进行深度学习(AI)，本部分（第一部分）主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解，通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果：
我们可使用copy模块中的函数来复制一个复杂对象，主要分为shallow copy和deep copy两类
设nnn个人围坐一圈，现在要求从第kkk个人开始报数，报到第mmm个的人退出。然后从下一个人开始继续按照同样规则报数并退出，直到所有人退出为止。要求按照顺序输出每个人的序列号。
在 GitHub 看到一篇很不错的学习资料，其中提到 Python 是如何管理内存的，我看完后很有收获，如下：
在Python编程领域，熟练掌握数据结构与算法不仅是提升代码质量、优化性能的关键，更是求职面试中的必备技能。本文将深入浅出地探讨数据结构与算法在Python面试中的常见问题、易错点以及应对策略，辅以代码示例，助你在面试中游刃有余。
链表（linked list）是一组数据项的集合，其中每个数据项都是一个节点的一部分，每个节点还包含指向下一个节点的链接.
这道题是给一个链表，相邻结点数值两两进行交换，要求不修改结点值且只能操作链表本身。
Python 中set,dict都是基于哈希表的数据结构，这两个数据结构有着广泛的应用。因此很有必要弄懂哈希表的原理。
1、先计算链表长度 size，k = k % size，如果 k % size == 0，则不用移动，直接返回 head； 2、否则，需要将前 size - k 个结点移动到后面。因此只需要循环 size - k 次，找到新链表头部，然后进行指针的交换。最后返回新链表头即可。
在上一章中我们介绍了 Hash的一些内部原理（《你确定不来了解一下Redis中Hash的原理吗》）,在这一章中我们再来讨论在五种数据结构中 List 的基本使用和一些内部实现.
很多算法只有在数据经过排序后才管用，比如我们之前学习的二分查找。当然，很多语言都内置了排序算法，比如Python中的sort()函数和sorted()函数。我们可以直接调用内置函数完成排序，而不需要从
上一次说到了顺序表，链接表和顺序表一样，也是线性表。那为什么有了线性表还要有链接表呢？总之就是当数据过大时，顺序表存在一些存储方面的限制，而链接表比顺序表要更有效。链接表的主要不同之处在于使用了链接技
Python提供了自动化的内存管理，也就是说内存空间的分配与释放都是由Python解释器在运行时自动进行的，自动管理内存功能极大的减轻程序员的工作负担，也能够帮助程序员在一定程度上解决内存泄露的问题。
如果将应用程序比作人的身体：所有你所写的那些优雅的代码，业务逻辑，算法，应该就是大脑。垃圾 回收就是应用程序就是相当于人体的腰子，过滤血液中的杂质垃圾，没有腰子，人就会得尿毒症，垃圾 回收器为你的应该程序提供内存和对象。如果垃圾回收器停止工作或运行迟缓,像尿毒症,你的应用程序效 率也会下降，直至最终崩溃坏死。
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#python垃圾回收机制详解 一、概述： python的GC模块主要运用了“引用计数(reference counting)”来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，还可以通过标记清除(mark and sweep)解决容器(这里的容器值指的不是docker，而是数组，字典，元组这样的对象)对象可能产生的循环引用的问题。通过“分代回收(generation collection)”以空间换取时间来进一步提高垃圾回收的效率。 二、垃圾回收三种机制 1、引用计数 在Python中，大多数对象的生命周期都是通过对象的引用计数来管理的， 广义上讲，它也是一种垃圾回收机制，而且是一种最直观最简单的垃圾回收机制。 原理：当一个对象被创建引用或者被复制的时候，对象的引用计数会加一，当一个对象的引用被销毁时，对象的引用计数会减一，当对象的引用计数减为0的时候，就意味着对象已经没有被任何人使用了，可以将其所占用的内存释放了。 虽然引用计数必须在每次分配和释放内存的时候加入管理引用计数的这个动作，然而与其他主流垃圾收集机制相比， 最大的一个优点是实时性， 及任何内存，一旦没有指向他的引用，就会立即被回收，其他的垃圾回收机制必须在某种特殊条件下(内存分配失败)才能进行无效内存的回收。 执行效率问题： 引用计数机制带来的维护引用计数带来的额外操作与python运行中所运行的内存分配和释放，引用赋值的次数是成正比的。相比其他机制，比如“标记-清除”，“停止-复制”，是一个弱点，因为这些技术所带来的操作基本上只是与待回收的数量有关。 引用计数还存在的一个致命的弱点是循环引用，这使得垃圾回收机制从来没有将引用计数包含在内。这就需要我们用新的方法了， 即标记清除。 2、标记清除 标记清除主要是用来解决循环引用产生的问题的，循环引用只会在容器对象中才会产生，比如数组、字典、元组等，首先是为了追踪对象，需要每个容器对象维护两个额外的指针，用来将容器对象组成一个链表，指针分别指向前后两个容器对象，这样就可以将对象的循环引用环摘除，就可以得出两个对象的有效计数。 问题说明： 循环引用可以使得一组对象的引用计数不是0， 然而这些对象实际上并没有被外部对象所引用，这就意味着不会再有人使用这组对象， 应该回收这组对象所占用的内存空间，然而由于相互引用的存在，每一个对象的引用计数不为0，因为这些对象所占用的内存永远不会被释放。比如下面的代码：
今天刷的是一道关于链表操作的简单题目，一道关于括号的中等难度题目。可见链表、括号类题目还是频繁出现的，可以有针对性地练习下。
给定两个非空链表来表示两个非负整数。位数按照逆序方式存储，它们的每个节点只存储单个数字。将两数相加返回一个新的链表。
通常，这种情况下，我们不希望修改原链表的结构。返回一个反序的链表，这就是经典的“后进先出”，我们可以使用栈实现这种顺序。每经过一个结点的时候，把该结点放到一个栈中。当遍历完整个链表后，再从栈顶开始逐个输出结点的值，给一个新的链表结构，这样链表就实现了反转。
直接将数组转化为集合，然后遍历一次链表。令 ans = 0，flag = True：
线性表的顺序表示指的是用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素，这种表示 也称作线性表的顺序存储结构或顺序映像。通常，称这种存储结构的线性表为顺序表（Sequent ial List
链表（Linked List）是一种基础的数据结构，它在内存中以节点的形式存储数据，并通过指针来表示节点之间的关系。在Python中，虽然列表（List）通常更受欢迎，但对链表的理解仍然对于编写高效的代码和深入了解数据结构非常重要。
我们学过计算机的童鞋们都知道算法与数据结构一直是大家逃不掉的噩梦，那么今天小编就带大家来看看用python来解读这些数据结构是否会变得简单一点呢？
最近学习Python感觉又回到了刚开始学习Python的现状，学着理论知识，做着笔记，这时应该要学会调整了，或者说是应该去找一些适量的题刷一下，便于记住一些简单的语法知识。小编最开始便是由于学了一些后由于没刷题便忘记了。这里给大家推荐一个python刷题网站，叫Python123，切记刷题不是目的，得知道每次刷题后我又学到了什么。
输入：intersectVal = 8, listA = [4,1,8,4,5], listB = [5,0,1,8,4,5], skipA = 2, skipB = 3
https://leetcode-cn.com/problems/linked-list-cycle-ii/
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