ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Python List Interview Question (AI) in Hindi - Live Class-5 (Recording)

Автор: OTT Research Center

Загружено: 2026-02-01

Просмотров: 29

Описание: Topics Covered in This Session
🔹 1. Shallow Copy vs Deep Copy

Used copy.copy() to demonstrate shallow copy

Showed that:

Top-level elements are copied

Nested objects are shared

Demonstrated how modifying:

Primitive elements affects only copied list

Nested list affects both original and copied list

🔹 2. Reference Assignment (= operator)

Assigned one list to another variable (l3 = l1)

Explained:

Both variables point to the same memory

Any modification reflects in both lists

Clarified difference between:

Copying a list

Referencing a list

🔹 3. Deep Copy

Used copy.deepcopy() to create a fully independent copy

Demonstrated:

Changes in nested elements do not affect original list

Explained when deep copy is required (nested data, ML datasets)

🔹 4. Iterating Over a List

Used for loop to:

Print all elements

Traverse list values

Explained linear traversal concept

🔹 5. Finding Sum of List Elements (Manual)

Calculated sum using loop and accumulator

Introduced reduction/aggregation logic

Linked to real-world data aggregation

🔹 6. Using sum() with List Comprehension

Calculated:

Sum of even numbers

Sum of all elements

Compared manual loop vs Pythonic approach

🔹 7. List Comprehension Basics

Created:

Squares of numbers

Filtered values

Explained syntax and readability benefits

🔹 8. Data Cleaning Using List Comprehension

Removed negative values from list

Connected to:

Data preprocessing

ML dataset cleaning

🔹 9. Conditional Transformation

Converted only even numbers to squares

Compared:

List comprehension approach

Traditional for loop with append()

🔹 10. Flattening a 2D List

Flattened nested list using:

List comprehension

Nested for loops

Explained real-world use:

Matrix to vector

Image/data preprocessing

⏱️ Time & Memory Complexity Analysis
1️⃣ Shallow Copy (copy.copy)

Time Complexity: O(n)

Memory Complexity: O(n) (references reused for nested objects)

2️⃣ Deep Copy (copy.deepcopy)

Time Complexity: O(n) (including nested elements)

Memory Complexity: O(n) (full duplication)

3️⃣ Reference Assignment (=)

Time Complexity: O(1)

Memory Complexity: O(1)

⚠️ No new list created

4️⃣ Loop Traversal / Sum

Time Complexity: O(n)

Memory Complexity: O(1)

5️⃣ List Comprehension (Filtering / Mapping)

Time Complexity: O(n)

Memory Complexity: O(n) (new list created)

6️⃣ Generator Expression with sum()

Time Complexity: O(n)

Memory Complexity: O(1) ✅ (best practice)

7️⃣ Flattening 2D List

Time Complexity: O(n × m)

Memory Complexity: O(n × m)

🎯 Interview Takeaway (One-Line)

Shallow copy shares nested objects, deep copy duplicates everything, list comprehension improves readability but doesn’t reduce time complexity.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Python List Interview Question (AI) in Hindi - Live Class-5 (Recording)

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Жаль, что я не знал эти 5 функций Python, когда только начинал программировать.

Жаль, что я не знал эти 5 функций Python, когда только начинал программировать.

Прекратите неправильно использовать строки в Python! (10 функций, которые вам понадобятся прямо с...

Прекратите неправильно использовать строки в Python! (10 функций, которые вам понадобятся прямо с...

Python List Part One for AI in Hindi - Live Class-4 (Recording)

Python List Part One for AI in Hindi - Live Class-4 (Recording)

Алгоритмы на Python 3. Лекция №1

Алгоритмы на Python 3. Лекция №1

Time Complexity in List and String (AI) in Hindi - Live Class-6 (Recording)

Time Complexity in List and String (AI) in Hindi - Live Class-6 (Recording)

Решить любую программу «Звездный узор» на Python

Решить любую программу «Звездный узор» на Python

Курс Python с Абсолютного нуля! [12 часов из 80] Python курс - качественный старт для начинающих!

Курс Python с Абсолютного нуля! [12 часов из 80] Python курс - качественный старт для начинающих!

Генератор музыки и песен локально на компе больше 50 языков и тысячи стиле бесплатный и лучше SUNO

Генератор музыки и песен локально на компе больше 50 языков и тысячи стиле бесплатный и лучше SUNO

Этот новый язык делает Python быстрым.

Этот новый язык делает Python быстрым.

6 Древних Изобретений, Похожие На Современные Устройства

6 Древних Изобретений, Похожие На Современные Устройства

Python  - Полный Курс по Python [15 ЧАСОВ]

Python - Полный Курс по Python [15 ЧАСОВ]

Генераторы Python — визуальное объяснение

Генераторы Python — визуальное объяснение

Google Colab для начинающих пользователей Python — наглядное объяснение.

Google Colab для начинающих пользователей Python — наглядное объяснение.

Разблокировка нейросетей (AI) без VPN

Разблокировка нейросетей (AI) без VPN

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Как на практике использовать ИИ + PYTHON для анализа данных (пример в реальном времени)

Как на практике использовать ИИ + PYTHON для анализа данных (пример в реальном времени)

Уборщик испугался | Агрессивный бодибилдер против 32-килограммовой швабры в спортзале

Уборщик испугался | Агрессивный бодибилдер против 32-килограммовой швабры в спортзале

ИИ в ТАБЛИЦАХ: Полный Гайд 2026

ИИ в ТАБЛИЦАХ: Полный Гайд 2026

Вот это поворот: Обратились к ней, а я ответил на свободном китайском

Вот это поворот: Обратились к ней, а я ответил на свободном китайском

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]