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欢迎点赞、投币、收藏一键三连,或点个关注支持我~ 数组的核心特性与局限 系统级语言(C/Rust等):数组需预定义类型和大小,无法动态扩容,元素必须同类型。内存连续存储,通过基地址+索引×元素大小计算位置,访问高效(O(1)),但易引发越界风险(段错误或数据误读)。 脚本语言(Python/JS等):支持动态扩容和混合类型,但底层实现非传统数组。 2.动态数据结构的解决方案 链表(LinkedList): 节点分散存储(值+下一节点指针),支持动态增删(O(1)),但访问效率低(O(n)),缓存不友好(元素非连续)。 动态数组(ArrayList): 包装固定数组,含容量和长度属性。满时扩容(通常翻倍),复制旧数据。访问快(O(1)),但插入/删除可能需移位(O(n))。可通过预设容量优化性能。 3.多类型支持机制 泛型(Rust):编译时为不同类型生成特化代码,内存布局紧凑。 指针数组(Java/Python): Java:非基本类型数组实为指针数组,指向堆中对象。 Python:PyListObject本质是对象指针数组,支持混合类型,但缓存效率较低。 4.JavaScript数组的真相 实为哈希映射(Hash Map):索引是字符串键(如"0", "1"),插入元素(如arr[1000000]=x)无需连续内存,直接添加键值对。灵活但访问效率不稳定。 5.性能关键点 缓存效率:数组连续存储利于CPU缓存预加载,链表随机存储易引发缓存缺失。 操作复杂度: 操作 数组/动态数组 链表 访问(按索引) O(1) O(n) 插入/删除 可能需移位 O(1) 6.设计取舍 系统语言:追求性能,需手动管理内存。 脚本语言:牺牲部分性能,提供开发便利(动态扩容、混合类型)。 结语:数组的“灵活性”本质是语言抽象的产物,底层实现差异巨大。选择数据结构需权衡访问模式、内存效率和开发需求。JS数组的哈希表设计虽非常规,却是动态性的巧妙妥协。 【免责声明】 本视频来源于YouTube并经译制处理,添加中英文字幕,仅用于学习交流与技术分享。如有版权问题,请联系本人第一时间删除,感谢原作者的精彩内容! 观看本视频后请支持原作者作品,点击原链接观看:https://www.youtube.com/watch?v=xFMXIgvlgcY 感谢大家观看!若内容对你有启发,欢迎点赞、投币、收藏一键三连,或点个关注支持我~
我一般很少说最,但是这次测试,确实是你在全网都看不到的,最极限的测试了; 福伦达的镜头,一共7个; 5个徕卡m口,35,50APO; 35,40,50 F1.2; 2个e口,35APO,110APO; 这是个非常强大的阵容了,可以说我能想到的福伦达的精华,就是这些; 但是为什么说极限,说最,因为我们这次的测试平台,才是最牛X的; 除了最普通的索尼A7R5,6100万彩色相机; 还有两个,一台是改装黑白的索尼A7R4; 还有一台是徕卡的m11黑白;
当初花了1w5才拿下的MacBook Pro,现在只要7K+,时代真是变了......
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