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栈和队列----
栈和队列 知识框架，栈只能在一端增加删除 顺序栈用数组做物理载体，再额外加一条“栈顶指针”规则，才变成“栈”，顺序栈： 咋一看上面ppt感觉不对：top=-1,bottom=0，才是栈空，没有元素时，
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super().原方法()，从而把父类的逻辑拿过来继续用，实现真正的“扩展”而不是“覆盖掉”
“扩展” vs “覆盖” 用两段代码一看就懂： 直接覆盖（不用 super）——父类逻辑全被扔掉 class Parent: def work(self): print("父类：通用步骤") clas
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内置函数和标准库区别
内置函数随解释器一起启动，不用 import 就能用；标准库是一堆 .py 模块，必须先 import 才能用。 对比点内置函数 built-ins标准库 standard library 所在位置
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1NF→2NF→3NF→BCNF
一、候选键 vs 组合键（先给定义，再给例子） 候选键 = 所有能“唯一定一行”的最小字段集，不管它是 1 列还是 n 列。 1 列就能唯一 → 单属性候选键 n 列拼一起才能唯一 → 组合候选键（简
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栈、队列、链表各自的头/尾指针约定不同
链式栈（只需一端操作） 只在一头做 push/pop，所以只需一个“活动”指针 top 空：top = bottom = NULL 1 个元素：top = bottom = 同一个结点，top = b
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队列先进先出
定义一个长度为3的数组，刚开始空front=rear=0,入队函数：front不变，rear向右移动 出队 对头front 入队rear 队尾 当rear=size=3时，队列已满，退出入队函数
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python print格式化中用format还是%，还是f，什么时候用数字来 这些格式化数字{}中有时候有数字，有时候没有数字
python print格式化中用format还是%，还是f，什么时候用数字来 这些格式化数字{}中有时候有数字，有时候没有数字
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所以函数内只要有赋值，赋值左边变量就是局部变量
是的，在函数内部只要对变量有赋值操作，Python 就会把它当作局部变量，除非你用 global 或 nonlocal 显式声明。 x = 10 def foo(): x = 5 # 这是新的局部变量
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pow(base, exp[, mod])
some types, such as ints, are able to use a more efficient algorithm when invoked using the three-ar
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my_iter 和my_gen ，这两个对象，我怎么进入对象内部取看看数据怎么存储的
class MyIterator: def __init__(self, data): self.data = data self.index = 0 def __iter__(self): retu
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迭代器试一试1
class iterator(): def __init__(self,lst): self.lst = lst def __iter__(self): return self def __next_
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可迭代对象（Iterable） 例如 list、tuple、set、str 等，它们每次调用 iter(x) 都会新建一个独立的迭代器，所以可以被反复遍历。
伪代码 可迭代对象（Iterable）例如 list、tuple、set、str 等，它们每次调用 iter(x) 都会新建一个独立的迭代器，所以可以被反复遍历。
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迭代器都是在__iter__里面return self吗在
对，如果只是问「迭代器」本身，那答案是：是的，必须 return self。Python 的数据模型文档里写得非常明确：iterator.__iter__()Return the iterator o
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for i in c: print(i) for循环是调用iter(),调用__next__()没有呀
for 循环确实调用了 __next__()，但不是你显式写的，而是 Python 解释器在背后自动调用的。 for i in c: print(i) Python 实际上在背后做了这些事： _ite
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迭代器是类对象，生成器是函数
迭代器： 需要定义一个类，并实现 __iter__() 和 __next__() 方法 示例： class Countdown: def __init__(self, step): self.step
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当一个函数中包含 yield 关键字时，Python 会自动为这个函数生成 __iter__ 和 __next__ 方法
这意味着这个函数变成了一个生成器函数，调用它时会返回一个生成器对象，而不是直接执行函数体 生成器对象是一个迭代器，它实现了 __iter__ 和 __next__ 方法 。__iter__ 方法返回生
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自定义多迭代类型
# 返回多个独立的可迭代对象 class MultiIterator: def __init__(self, wrapped): self.wrapped = wrapped # 封装将被迭代的对象
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raise (StopIteration)这段代码场景
class Next: def __init__(self, wrapped): self.wrapped = wrapped self.offset = 0 def __iter__(self):
