小结:list的操作总体比较简单,但是要注意的是:由于list底层是由数组实现的,对应的各类插入和删除操作就会由于数组的特型而在复杂度上有所差别,例如:通过insert()在头部插入元素时,需要挪动整个列表,此时时间复杂度为O(n),而append()直接在尾部插入元素时,时间复杂度为O(1)。在使用时要注意时空复杂度问题(后续我...
Python中的成员资格(membership)检查运算“in”，在列表(list)中遍历成员，时间复杂度为O(N); 在字典(dict)中, 时间复杂度为O(N)，测试结果如下：把下面的程序中的"in"操作的列表实现 改为“in”操作的字典实现：执行用时，从900ms，提升为60ms ...
Python中的成员资格(membership)检查运算“in”,在列表(list)中遍历成员,时间复杂度为O(N); 在字典(dict)中, 时间复杂度为O(N),测试结果如下: 10000倍的性能差异 把下面的程序中的"in"操作的列表实现 改为“in”操作的字典实现: 执行用时,从900ms,提升为60ms...
通过上面的测试,我们可以看到,总体来说,list、tuple它们使用 in 操作符的查找效率相差不多,set、dict它们使用 in 操作符的查找效率相差不多,但随着查找数据量的增大,list、tuple的处理效率变得越来越慢,而set、dict的处理效率,将远远优于list及tuple。 list列表、tuple元组、set集合、dict字典,使用 in 操作符查找...
时间复杂度为N^2: 冒泡排序,插入排序,选择排序。 时间复杂度为NlogN:堆排序,快速排序, 归并排序。 时间复杂度基于数据大小:计数排序,基数排序。 常用的排序算法,使用python实现。 冒泡排序 def buble(num): for i in range(len(num)): count = 0 ...
python生成列表的时间复杂度 在刷题的时候,经常碰到需要生成非常大的邻接矩阵,往往我们都是用 list 存储,但是我在最近刷题的过程中就遇上了TLE的情况,原因就是生成邻接矩阵时间太花时间了。 先说结论:[ ]* n 比 [ for i in range(n) ]列表生成式的速度快,差不多快3倍多...
list列表、tuple元组、set集合、dict字典,使用 in 操作符查找的平均时间复杂度如下: 当我们在处理数据量大且需频繁查找元素时,最好使用 set、dict ,这样将会大幅度提升处理速度。
经常会做的一个操作是使用in来判断元素是否在列表中,这种操作非常便捷,省去了自行遍历的工作,而且因为大多数时候列表数据量比较小,搜索的速度也能满足需求。 key_list=[1,2,3,4,5,6,7,8]key=10ifkeyinkey_list:print("Hello!") 但是,凡是就怕个但是,当列表数据量非常大的时候,比如你要在一个长度为一百...
List常见内置操作的时间复杂度: 列表的索引,给指定索引赋值,在末尾添加元素,在末尾弹出元素,时间复杂度都为O(1),因为都是直接一步到位的找到所需元素。 从任意位置弹出/插入/删除元素,判断是否在列表中,删除某一段切片,反转整个列表,时间复杂度都为O(n),因为所有这些操作看似只有一步,但其内部影响着每一个元素...
contains(in)使用in操作符判断元素是否在list列表当中,时间复杂度为O(n),需要遍历一遍list列表才能知道; get slice[x: y]取切片擦偶作,从x位置开始取到第y-1个位置,时间复杂度为O(k),此时的k就代表从x到y-1位置元素的个数,首先定位到x位置,由前面index操作时间复杂度可以知道定位x位置的操作时间复杂度为...