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...
如果你觉得Python中现有的数据结构不满足需求,可能需要考虑别的数据结构,可以参考别的专门介绍数据结构与算法的书籍。 另一个有用的资源是Python自己的TimeComplexity,包含了Python中许多数据结构上的各种操作的时间复杂度。 本篇到这里关注的都是时间上的表现,但这不是大数据集性能的唯一影响因素,接下来我们要看看另一...
数组中的数据在内存空间中是连续的,所以访问list中的某个下标所需时间与list长度无关,与下标大小也无关。 上图是官方网站TimeComplexity - Python Wiki给出的list各种操作的时间复杂度。可以看到,在末尾增删数据时,时间复杂度为常数;但一般的增删操作平均需要O(n)的复杂度;检查是否包含某个数据,也要O(n)的复杂...
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的实现(包括老版本或者尚在开发的CPy...
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。
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。 如果你对字典的实现细节感兴趣,也强烈建议观看 Raymond Hettinger 的演讲 Modern Dictionaries(YouTube) 高层看容器 Python 是一门“鸭子类型”语言:“当看到一只鸟走起来像鸭子、游泳起来像鸭子、叫起来也像鸭子,那么...
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...
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。 如果你对字典的实现细节感兴趣,也强烈建议观看 Raymond Hettinger 的演讲 Modern Dictionaries(YouTube) 高层看容器 Python 是一门“鸭子类型”语言:“当看到一只鸟走起来像鸭子、游泳起来像鸭子、叫起来也像鸭子,那么...
对于上面序列的操作,了解各个函数的时间复杂度,可以参考:https://wiki./moin/TimeComplexity 表7 列表、元组、字典、集合和字符串的区别 数据结构是否可变是否重复是否有序定义符号 列表(list) 可变 可重复 有序 [] 元组(tuple) 不可变 可重复 有序 () 字典(dictionary) 可变 可重复 无序 {key:value} 集合...
nums = [1, 2, 3] nums.append(4) # Time complexity: O(1) nums.insert(len(nums), 5) # Time complexity: O(?) According to the TimeComplexity article in the Python Wiki, the average case for append is O(1), while the average case for insert is O(n). However...