本文来源:http://www.orangecube.net/python-time-complexity 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。 本文中,’n’代表容器中元素的数量,’k’代表参数的值...
Python 官方内置库并没有实现树一类的结构,如二叉搜索树、AVL树、红黑树等。网络上有一些讨论过原因,见:Built-in binary search tree in Python? 但有不少第三方库高效地实现了类似的数据结构。sortedcontainers就是一个不错的库。它实现了Sorted List, Sorted Dict, Sorted Set三种有序数据结构(增删改查的时间复...
python内置数据结构方法的时间复杂度 转载自:http://www.orangecube.net/python-time-complexity 本文翻译自Python Wiki 本文基于GPL v2协议,转载请保留此协议。 本页面涵盖了Python中若干方法的时间复杂度(或者叫“大欧”,“Big O”)。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...
setNew = {1, 2, 'a', (1, 2, 3), [1, 2]} for element in setNew: print(element, end=' ')3. 删除集合 和其他序列类型一样,也可以使用del()语句。 4. 添加元素 s.add(x)将元素 x x x 添加到集合 s s s中,如果元素已存在,则不进行任何操作。s.update(x)也可以添加元素,且参数可以...
(3)集合:set 参考dict,故意实现很相似。 As seen in thesource codethe complexities for set difference s-t or s.difference(t) (set_difference()) and in-place set difference s.difference_update(t) (set_difference_update_internal()) are different! The first one is O(len(s)) (for every ...
当你需要判断成员是否存在于某个容器时,用集合比列表更合适。因为 itemin[…] 操作的时间复杂度是 O(n),而 itemin{…} 的时间复杂度是 O(1)。这是因为字典与集合都是基于哈希表(Hash Table)数据结构实现的。 Hint: 强烈建议阅读 TimeComplexity - Python Wiki,了解更多关于常见容器类型的时间复杂度相关内容...
(3)集合:set 参考dict,故意实现很相似。 As seen in thesource codethe complexities for set difference s-t or s.difference(t) (set_difference()) and in-place set difference s.difference_update(t) (set_difference_update_internal()) are different! The first one is O(len(s)) (for every ...
在Python中,有四类最常见的内建容器类型:列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)、集合(set)。通过单独或是组合使用它们,可以高效的完成很多事情。 Python 语言自身的内部实现细节也与这些容器类型息息相关。比如 Python 的类实例属性、全局变量globals()等就都是通过字典类型来存储的。
本页记录了当前 CPython 中各种操作的时间复杂度(又名“Big O”或“Big Oh”)。(https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity) 2.使用内置函数和库 Python 的内置函数是加快代码速度的最佳方法之一。您必须在需要时使用内置的 python 函数。这些内置函数都经过了很好的测试和优化。
https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity 元组和列表都属于序列类型,他们存储机制基本一致;集合和字典也是基本相同,唯一的区别就是集合每个元素没有对应的值。接下来我们以集合和列表为例看看他们的查找效率和存储开销。 数据查找效率 关于集合和列表数据查找效率差距到底有多大?先看一组实例: ...