如TimeComplexity 的文档中所示,Python 的 list 类型是使用数组实现的。 因此,如果正在使用数组并且我们进行了一些追加,最终您将不得不重新分配空间并将所有信息复制到新空间。毕竟,最坏的情况怎么可能是 O(1) 呢? 原文由 ohad edelstain 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议pythonpython-2.7time-complexityamorti...
list.copy():copy操作需要将数组中的元素全部赋值给一个新的list,因此平均和最坏时间复杂度都是 O ( n ) O(n) 1. 2. 3. 4. 5. O(n) list.append(obj):append操作只需要在list尾部添加元素,不需要遍历整个list,因此平均和最坏时间复杂度都是 O ( 1 ) O(1) 1. 2. 3. 4. 5. O(1) list...
fromtypingimportList classDemoClass: def__init__(self, value: int): self._value = value defcomputeSqrt(self, size: int)-> List[float]: result = [] append = result.append sqrt = math.sqrt value = self._value for_inrange(size): append(sqrt(value))# 避免 self._value 的使用 return...
列表推导的另一个优点是它比使用 append 方法向 python 列表添加元素要快。例子：使用列表追加方法：newlist = []for i in range(1, 100):if i % 2 == 0:newlist.append(i**2)使用列表理解的更好方法：newlist = [i**2 for i in range(1, 100) if i%2==0]使用列表推导时，代码看起来更干净...
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...
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...
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...
deque (double-ended queue,双向队列)是以双向链表的形式实现的 (Well, a list of arrays rather than objects, for greater efficiency)。双向队列的两端都是可达的,但从查找队列中间的元素较为缓慢,增删元素就更慢了。 集合(set) 未列出的操作可参考 dict —— 二者的实现非常相似。
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...
list.append(item) self.length += 1 删除队头数据 def get(self): self.length = self.length - 1 dequeued = self.list[self.front] self.list = self.list[1:] return dequeued def rotate(self, rotation): for i in range(rotation): self.put(self.get()) def front(self): return self....