添加/删除元素:在理想情况下,集合的add()、remove()和discard()操作的时间复杂度为O(1)。但在最坏的情况下,当哈希表需要重新调整大小时,这些操作可能会达到O(n)。 查找元素:使用in或not in操作符查找元素的时间复杂度通常为O(1),但在极端情况下也可能达到O(n)。 7.2 空间复杂度 集合的空间复杂度取决于其...
1. 使用not in操作符 not in操作符可以用于判断一个元素是否不在一个列表中。下面是一个使用示例: # 定义一个列表my_list=[1,2,3,4,5]# 判断元素是否不属于列表if6notinmy_list:print("元素不属于列表")else:print("元素属于列表") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 上述代码中,我们首先定义了一个...
统计列表中匹配value的次数 时间复杂度: On 2.1.3 时间复杂度比较 index和count方法都是O(n) ---> 都是采用迭代的方式 随着列表数据规模的增大,而效率下降 2.2 新增元素 2.2.1append(object) 功能: 列表尾部追加元素,返回None 工作方式: 返回None意味着没有新的列表产生,是原地修改 时间复杂度为: O1 2.2.2...
for i in range(1, len(arr)): for j in range(0, len(arr)-i): if arr[j] > arr[j+1]: arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j] return arr 选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法,无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度。所以用到它的时候,数据规模越小越好。唯一...
is is not 身份运算符 in not in 成员运算符 not or and 逻辑运算符 实际使用中,记住如下简单的规则即可,复杂的表达式一定要使用小括号组织。 乘除优先加减 位运算和算术运算>比较运算符>赋值运算符>逻辑运算符 【操作】使用 python 表示数学式: 510x13(y1)(ab) 9(5 12x) 5...
这样的差异我们称为时间复杂度。可能在一般情况下我们看不出时间的差异，那么我们接下来就将对时间进行...
字符串匹配算法”就有很多结果了（比如楼上有几个回答已经提到的最简单的暴力搜索，时间复杂度是O(mn)...
和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响,但表现比选择排序好的多,因为始终都是 O(nlogn) 的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。 1. 算法步骤 申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列; 设定两个指针,最初位置...
## LeetCode 217EfromtypingimportListclassSolution:defcontainsDuplicate(self,nums:List[int])->bool:hash={}forninnums:ifnnotinhash:## 新元素hash[n]=1## value 计数 +1else:## 存在重复了returnTruereturnFalse## 否则返回 false,表示不存在重复 ...
1. 成员运算符in和notin最基本的方法是使用成员运算符in和notin。这两个运算符能够快速判定一个元素是否存在于列表中。#使用成员运算符my_list = [1, 2, 3, 4, 5]#判定元素是否存在element_to_check = 3ifelement_to_checkinmy_list:print(f"{element_to_check} 存在于列表中。")else:print(f"{...