寒假整理6：Python数算课件List和Dict基本操作的大O数量级

最新推荐文章于 2022-11-28 17:15:50 发布
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本文深入探讨了Python中List和Dict的数据结构性能，包括不同操作的时间复杂度，如索引访问、追加、添加、弹出等，并分析了这些操作在实际应用中的效率。

 

List

v= a[i], a[i]= v（按索引取值和赋值）：执行时间为O(1)（随机访问特性）

lst.append(v)（append函数列表增长）：执行时间为O(1)

lst= lst+ [v]（__add__函数列表增长）：执行时间为O(n+k)，其中k是被加的列表长度

pop()（从列表末尾移除元素）：执行时间为O(1)

pop(i)（从列表中部移除元素）：执行时间为O(n)

 

Dict

取值赋值操作：执行时间为O(1)

判断是否存在某个关键码：执行时间为O(1)

python:实现二进制转十六进制算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
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证明python的列表索引运算符是否为O(1)
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最近在和道友的交流中遇到了这样一个问题，怎么证明python的列表索引运算符是否为O(1)呢？ 在这里想和大家分享下这个到底应该怎么证明？ 想必大家都知道算法的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度，我们这里以时间复杂度为例来解释下这个问题。 也就是我们要证明列表索引时，无论列表是什么样，无论执行什么样的列表索引操作，算法的执行时间是恒定的，这样我们才能称之为具有O(1)的时间复杂度 下面我们来设计下如何证明 1 首先我们设计三个list，其长度分别为10，10000，100000 2分别从三个列表中
python两种内置数据类型（列表list和字典dict）上各个操作的大O数量级
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