Python内置结构时间复杂度

列表(list)

以完全随机的列表考虑平均情况。

列表是以数组(Array)实现的。最大的开销发生在超过当前分配大小的增长,这种情况下所有元素都需要移动;或者是在起始位置附近插入或者删除元素,这种情况下所有在该位置后面的元素都需要移动。如果你需要在一个队列的两端进行增删的操作,应当使用collections.deque(双向队列)

图1-1 列表复杂度

双向队列(collections.deque)

deque (double-ended queue,双向队列)是以双向链表的形式实现的 (Well, a list of arrays rather than objects, for greater efficiency)。双向队列的两端都是可达的,但从查找队列中间的元素较为缓慢,增删元素就更慢了。

图1-2 双向队列复杂度

集合(set)

未列出的操作可参考 dict —— 二者的实现非常相似。

操作平均情况最坏情况

图1-3 集合复杂度

字典(dict)

下列字典的平均情况基于以下假设:

1. 对象的散列函数足够撸棒(robust),不会发生冲突。

2. 字典的键是从所有可能的键的集合中随机选择的。

小窍门:只使用字符串作为字典的键。这么做虽然不会影响算法的时间复杂度,但会对常数项产生显著的影响,这决定了你的一段程序能多快跑完。

图1-4 集合复杂度
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