如何有效地将可更新的 class 对象存储在网格中的 Python 中？

Question

我有一个玩具 Python 项目，该项目涉及模拟对象在网格中的移动。 我的限制是：

• 对象是我自己任意定义的类
• 对象可以在网格上更改 position
• 可以添加或删除对象
• 对象可以更新其属性
• 我必须遍历所有这些对象
• 对象的大小可能很重要（相对于我机器的功率）
• 对象必须能够“看到”网格上占用的空间（即网格必须可供所有对象访问）

Python 中最有效的数据类型/容器对我来说存储这些对象是什么？

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我目前的想法：

• Numpy array of type object - This seems the best case as I can then reference the objects by their position, but my understanding is numpy isn't really intended for this use case and may not be particularly efficient. 以这种方式设置也不是特别直观。
• List for the objects and numpy array for shared location updating - This allows a clean iteration through the objects and I could update the location both within class attributes and on the numpy array, but then it's not easy to reference an object specifically by location
• 对象字典和用于共享位置更新的 numpy 数组 - 这将允许我按位置（键）引用对象并更新主数组，以便共享这些更改的知识，但随后保留让它们移动位置的对象是奇怪的（他们' d 需要复制到我认为的新密钥）

我觉得我可能在这里遗漏了一些简单的东西，除非 numpy 网格真的是最好的选择。

Answer 1

总结上面的评论，因为没有人发布答案： 一般来说，由于 numpy arrays 是为数值计算而设计的，与列表相比，将它们用于 object 类型列表几乎没有什么好处。 但是， 此链接更详细地介绍了其中的细微差别。 Python 确实没有比列表列表更好的选择，但这仍然可以实现目标并允许 position 引用。 可以通过使用虚拟占位符对其进行初始化来维护网格形状，然后更新列表中每个 position 中存在的内容，而不是直接删除项目。