Python数据结构的时间复杂性是什么意思

发布时间:2021-09-01 11:18:39 作者:chen
来源:亿速云 阅读:161

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文章目的

本文介绍了CPython中数据结构的关键操作的Big-O表示法。 big-O表示法是一种衡量操作时间复杂度的方法。

1.让我们了解大O符号的含义是什么?

在算法中执行许多操作。  这些操作可能包括遍历集合,复制项目或整个集合,将项目追加到集合中,在集合的开始或结尾处插入项目,删除项目或更新集合中的项目。

Big-O衡量算法运算的时间复杂度。 它测量算法计算所需运算所需的时间。  尽管我们也可以测量空间复杂度(算法占用多少空间),但本文将重点介绍时间复杂度。

用最简单的术语来说,Big O表示法是一种基于输入大小(称为n)来衡量操作性能的方法。

2. Big O表示法有何不同?

我们需要熟悉许多常见的Big O符号。

让我们考虑n为输入集合的大小。 就时间复杂度而言:

该图像概述了Big-O符号。

Python数据结构的时间复杂性是什么意思

O(1)很快。 O(n平方)很慢。 O(n!)非常慢。

大O符号是相对的。 大O表示法与机器无关,忽略常量,并且被包括数学家,技术人员,数据科学家等在内的广泛读者所理解。

最佳,平均,最差情况

当我们计算操作的时间复杂度时,我们可以根据最佳,平均或最坏情况产生复杂度。

Python数据结构的时间复杂性是什么意思

最佳情况方案:顾名思义,这是当数据结构和集合中的项目以及参数处于最佳状态时的方案。 例如,假设我们要在集合中找到一个项目。  如果该项目恰好是集合的第一项,那么这是该操作的最佳情况。

平均情况是根据输入值的分布定义复杂度。

最坏的情况是可能需要一种操作,该操作需要在大型集合(例如列表)中找到位于最后一个项目的项目,并且算法会从第一个项目开始对集合进行迭代。

Python集合和时间复杂度

在本文的这一部分中,我将记录CPython中的常见集合,然后概述它们的时间复杂性。

我将特别关注平均情况。

1.List

List是迄今为止Python中最重要的数据结构之一。 我们可以将列表用作堆栈(添加的最后一项是第一项)或队列(添加的第一项是第一项)。  列表是有序且可变的集合,因为我们可以随意更新项目。

让我们回顾一下常见列表操作及其Big-O表示法


2.Set

集合也是Python中使用最广泛的数据集合之一。 集合本质上是无序集合。 集合不允许重复,因此集合中的每个项目都是唯一的。  集合支持许多数学运算,例如联合,差,集合的交集等。

让我们回顾一下通用Set操作


3.Dict 字典

最后,我想提供字典数据收集的概述。 字典是键值对集合。 键在字典中是唯一的,以防止项目冲突。 这是非常有用的数据收集。

字典由键索引,其中键可以是字符串,数字甚至是带有字符串,数字或元组的元组。

我们可以对字典执行许多操作,例如存储键的值,或基于键检索项目,或遍历项目等。

让我们回顾一下常见的词典时间复杂度:

在这里,我们认为该密钥用于获取,设置或删除项目。


到此,相信大家对“Python数据结构的时间复杂性是什么意思”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是亿速云网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!

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