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...
该时间复杂度的计算基于当前(译注:至少是2011年之前)的CPython实现。其他Python的实现(包括老版本或者尚在开发的CPython实现)可能会在性能表现上有些许小小的差异,但一般不超过一个O(log n)项 注:文中,’n’代表容器中元素的数量,’k’代表参数的值,或者参数的数量。 List(列表) 列表是以数组(Array)实现的。
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...
list.sort、sorted、max 和 min 函数的 key 参数是一个很棒的设计用key 参数能把事情变得简单且高效。说它更简单,是因为只需要提供一个单参数函数来提取或者计算一个值作为比较大小的标准即可说它更高效,是因为在每个元素上,key 函数只会被调用一次。 sorted 和 list.sort 背后的排序算法是 Timsort,它是一种...
这些内置函数之所以快,是因为python的内置函数,如min、max、all、map等都是用C语言实现的。 您应该使用这些内置函数,而不是编写有助于更快执行代码的手动函数。 例子: newlist = [] for word in wordlist: newlist.append(word.upper()) 1. 2.
heapify(x):将 list x 原地转换成堆(线性时间); nlargest(n, iterable, key=None):返回 iterable 中最大的 n 个元素组成的 list; nsmallest(n, iterable, key=None):返回 iterable 中最小的 n 个元素组成的 list; from heapq import * 最小堆:第一种 nums = [2, 3, 5, 1, 54, 23, 132] he...
Function executing binary search to find if element is in a list. parameters: - list - target return value: True/False (bool) ''' input_list.sort() min_index = 0 max_index = len(input_list) -1 while max_index >= min_index: ...
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。
说到容器类型,大家第一时间想到的多半是list,而list确实也能解决大部分的需要,但碰到列表内的数据量相当大的时候,性能问题就显得尤为重要;再或者列表被恶意注入一个无穷大的数据量时,就可能会暴露出安全问题来。较好的替代方法是:collections.deque。获得性能或安全的同时,牺牲的是数据大小。
bb->ob_type->tp_name); return NULL; } #define b ((PyListObject *)bb) ...