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...
self.items = []defaddFront(self, item): 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) 2、使用标准...
参考:https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity
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。 在内部,列表表示为数组。在内部,列表表...
def pop(self): if self.stack: temp = self.stack.pop() self.size -= 1 return temp else: raise IndexError("pop from an empty stack") 查询顶端数据 def peak(self): if self.stack: return self.stack[-1] 查询栈是否为空 def is_empty(self): return not bool(self.stack) def size...
因此,问题的规模n 越大,算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关,称作渐进时间复杂度(Asymptotic Time Complexity)。 空间复杂度-- 算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似,一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比,空间复杂度的分析要简单得多。
time:{} seconds".format(t3)) print() t4 = timeit.timeit("t4()", setup="from __main__ import t4", number=1000) print("list(range(n)) used time:{} seconds".format(t4)) print() # ---pop元素的效率--- x = list(range(1000000)) pop_from_zero = timeit.timeit("x.pop(0)",...
你的算法确实需要O(n)时间，而“逆序弹出”算法确实需要O(n²)时间。然而，LeetCode没有报告您的...
pop() if top > num: max = top elif top == num: isFound = True temp.append(top) res.append(max) while len(temp) != 0: stack.append(temp.pop()) return res # 方法2:使用栈和哈希表 res = [] stack = [] hashTable = {} for num in nums2: while (len(stack) != 0 and ...
根据目标元素所在位置的索引进行删除,可以使用del关键字或者pop()方法; 根据元素本身的值进行删除,可使用列表(list类型)提供的remove()方法; 将列表中所有元素全部删除,可使用列表(list类型)提供的clear()方法。 1. del() del是Python中的关键字,专门用来执行删除操作,它不仅可以删除整个列表,还可以删除列表中的某...