参考:https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity
以下的python操作的时间复杂度是Cpython解释器中的。其它的Python实现的可能和接下来的有稍微的不同。 一般来说,“n”是目前在容器的元素数量。 “k”是一个参数的值或参数中的元素的数量。 (1)列表:List 一般情况下,假设参数是随机生成的。 在内部,列表表示为数组。在内部,列表表示为数组。 最大的成本来自超...
append():在队列右端添加元素appendleft():在队列左端添加元素clear():清空队列copy():队列的浅拷贝count():返回指定元素的出现次数extend():从队列右端扩展一个列表的元素extendleft():从队列左端扩展一个列表的元素index():查找某个元素的索引位置insert():在指定位置插入元素pop():获取最右边一个元素,并在队列...
class Array: 定义数据结构 def __init__(self, capacity): self.array = [None] * capacity # 数组长度 self.size = 0 # 数组元素个数 插入数据 def insert(self, index, element): # index:插入的位置。element:插入的数 if index < 0 or index > self.size: raise Exception('越界') if self....
大O时间复杂度实际上并不具体表示代码真正的执行时间,而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势,所以,也叫作渐进时间复杂度(asymptotic time complexity),简称时间复杂度。 再比如:T(n) = O(2n+2),T(n) = O(2n2+2n+3)。当 n 很大时,你可以把它想象成 10000、100000。而公式中的低阶、常量、系数三...
self.items.insert(0, item)defaddRear(self, item): self.items.append(item)defremoveFront(self):returnself.items.pop(0)defremoveRear(self):returnself.items.pop()defempty(self):returnself.size() ==0defsize(self):returnlen(self.items) ...
列表是基于数组结构(Array)实现的,当你在列表的头部插入新成员(list.insert(0,item))时,它后面的所有其他成员都需要被移动,操作的时间复杂度是O(n)。这导致在列表的头部插入成员远比在尾部追加(list.append(item)时间复杂度为O(1))要慢。 如果你的代码需要执行很多次这类操作,请考虑使用 collections.deque 类...
Adding an argument is straightforward: you simply insert the argument’s name between the parentheses on thedefline. This argument name then becomes a variable in the function’s suite. This is an easy edit. Let’s also remove the line of code that prompts the user to supply a word to ...
Let’s take a bit of time to try to work out which strategy to use when adding data to your list in this case. Given the following list-creation code: Work out the Python code required to insert the numeric year data into the preceding list, changing the list so that it ends up loo...
>>>fromcollectionsimportdeque >>>definsert_0_queue(queue): ... queue.insert(0,0) ... >>>defqueue_generator(n): ...returndeque(range(n)) ... >>>print(big_o.big_o(insert_0_queue, queue_generator,n_measures=100)[0]) Constant: time = 2.2E-06 (sec) ...