空间复杂度:o(1) 时间复杂度:o(n^2) 相比直接插入排序,仅仅减少了比较次数,约为o(nlogn),与初始状态无关。移动次数没变,且依赖于初始状态。 稳定性:依然是稳定的。 适用性:自然不适用于链式存储。 """ for i in range(2, len(nums)): # 0为哨兵 if nums[i] < nums[i - 1]: nums[0] = n...
[0,len(l)]之内时,pop操作需要找到弹出元素的索引,因此平均和最坏时间复杂度都是 o ( k ) o(k) 1. 2. 3. 4. 5. o(k) list.insert(index, obj):插入元素需要遍历list先找到需要插入的位置,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) Get Item 、Set Item:...
list1 + list2 :用+号直接链接(速度仅次于append) 删除元素(三者速度差不多): del list[0]:删除指定位置元素 list.remove('a'):删除某元素,注意如果有多个相同元素在列表中,删除时是从头开始删除,一次删除一个,若不存在该元素则报错 a = list.pop(0):删除指定位置元素,并返回 列表切片(格式为[start:end...
pop()移除list列表中的最后一个元素,并返回该元素的值,时间复杂度为O(1),表明只需要一步操作即可完成移除最后一个元素的操作; pop(i)移除list中指定位置的元素,并返回该元素的值,时间复杂度为O(n),如果将i设置为n(list列表元素的个数),相当于pop()移除list列表最后一个元素,此时时间复杂度应该是O(1)而不...
pop() //不传入参数表示从最后一个删除,故为O(1),传入参数表示删除某个索引的元素,要从最后一个索引往前寻找,考虑最坏时间复杂度,所以为O(n) iteration和contains都是需要对列表进行遍历操作,所以时间复杂度为O(n) get slice[x:y] 获取切片,索引x和y之间的
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 ) list.pop(index): 当index = -1时,pop操作类似append,它只需要考虑list尾部的元素,因此平均和最坏时间复杂度都是o ( 1 ) 当index位于[ 0 , l e n ( l ) ] [0, len(l)][0,...
list:list/dict都可以从指定位置删,list简单直接给pop(index)即可 set:set其实有pop,但它既不能指定,且没有所谓最后一个,也是随机,其他得用remove或者discard(区别在于如果元素不存在,前者会报错而后者不会) dict: 根据官网来看,dict的复杂度平均是O(1),最坏的结果才是O(n)。只是占内存一些,dict的pop比较特殊...
它遵循后进先出(LIFO, Last In First Out)的原则。Python内置的数据结构如列表(list)可以很容易地模拟栈的行为。 示例: stack = [] stack.append(1) stack.append(2) print(stack.pop()) 1.1创建一个空栈 可以通过创建一个空列表来初始化一个栈: ...
python中各种操作的时间复杂度 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。