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 2021-06-01 18:03:56 发布
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分类专栏： Python数算课系列
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BeerBread134/article/details/86999985
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

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
07-19 2900
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Python数算：前缀表达式的运算
陶晨毅的学习笔记
04-05 2721
class Stack: def __init__(self): self.items = [] def isEmpty(self): return len(self.items) == 0 def push(self, item): self.items.append(item) def pop(self): ...
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
weixin_38324954的博客
07-01 421
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 1.对比list和dict操作 2.list列表数据类型常用操作性能 (1)按索引取值和赋值（v=a[i],a[i]=v） 由于列表的随机访问特性，这两个操作执行时间与列表大小无关，均为O(1) (2)列表增长，可以选择append()和“+” list.append(v)，执行时间是O(1) lst=lst+[v],执行时间是O(n+k),其中k是被加的列表长度。 3.dict字典数据类型常用操作性能 字典与列表不同，根
Python 基本数据结构的大“O”表示
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当你学习算法时，一些常见的数量级函数将会反复出现。见 Table 1。为了确定这些函数中哪个是最主要的部分，我们需要看到当 n 变大的时候它们如何相互比较。 随着 n 的增长这些数量级函数的变化趋势图如下： List 基本操作 Dict 操作...
列表[List]基本操作
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总结 一、什么是复杂度分析？ 1.数据结构和算法解决是“如何让计算机更快时间、更省空间的解决问题”。 2.因此需从执行时间和占用空间两个维度来评估数据结构和算法的性能。 3.分别用时间复杂度和空间复杂度两个概念来描述性能问题，二者统称为复杂度。 4.复杂度描述的是算法执行时间（或占用空间）与数据规模的增长关系。 二、为什么要进行复杂度分析？ 1.和性能测试相比，复杂度分析有不依赖执行环境、成本低、...
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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
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一个算法所实施的操作数量或步骤数可作为独立于具体程序/机器的度量指标，就是说算法执行的操作的步骤数。 那么问题来了，这个操作选择什么比较好呢？因为这个操作可以是赋值语句，也可以是其它的。 其实主要就是用的赋值语句，为什么呢？原因主要有以下几点： 一条赋值语句同时包含了（表达式）计算和（变量）存储两个基本资源，而计算机主要干的事情就是计算和存储。 仔细观察程序设计语言特性，除了与计算资源无关的定义语句外，主要就是三种控制流语句和赋值语句，而控制流仅仅起了组织语句的作用，并不实施处理。 例如： def
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python数算二叉搜索树的节点删除
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### 如何在 Python 中实现二叉搜索树节点的删除操作 以下是基于提供的引用内容以及专业知识，给出的一个完整的 Python 实现方案： #### 节点类定义 为了构建二叉搜索树 (Binary Search Tree, BST)，首先需要定义一个 `Node` 类来表示单个节点。 ```python class Node: def __init__(self, key): self.left = None self.right = None self.val = key ``` #### 二叉搜索树类定义 接着，创建一个用于管理整棵树的类 `BinarySearchTree`。此部分参考了相关内容[^2]。 ```python class BinarySearchTree: def __init__(self): self.root = None ``` #### 插入方法 插入新节点的操作遵循标准的二叉搜索树规则：左子节点值小于父节点值，右子节点值大于父节点值。 ```python def insert(self, node, val): if not node: return Node(val) if val < node.val: node.left = self.insert(node.left, val) elif val > node.val: node.right = self.insert(node.right, val) return node ``` #### 查找最小值函数 删除过程中可能需要用到寻找某个节点的后继（即其右子树中最左侧的叶子），这部分可以单独封装成辅助函数。 ```python def find_min(self, node): current = node while(current.left is not None): current = current.left return current ``` #### 删除节点的核心逻辑 删除分为三种情况讨论： 1. **目标节点无任何子节点** —— 直接移除； 2. **目标节点只有一个子节点** —— 将该子节点提升至被删位置； 3. **目标节点有两个子节点** —— 找到右子树中的最小值替代当前节点，并递归地从原位置删除这个最小值节点。 具体代码如下所示： ```python def delete_node(self, root, key): if not root: return root # 如果键值小于根节点，则继续向左子树查找并执行删除动作 if key < root.val: root.left = self.delete_node(root.left, key) # 同理对于右侧的情况也是如此处理 elif(key > root.val): root.right = self.delete_node(root.right, key) else: # 当前节点正好是要删除的目标对象时进入下面分支判断 if root.left is None : temp = root.right root = None return temp elif root.right is None : temp = root.left root = None return temp # 若存在两个孩子结点的话就取右边最小子作为新的顶替者 temp = self.find_min(root.right) # 把那个找到的小孩赋给现在的root的位置上 root.val = temp.val # 接着再把原先那条路径上的重复元素去掉即可完成整体流程 root.right = self.delete_node(root.right , temp.val) return root ``` 以上就是整个删除过程的具体实现方式[^1]。 #### 测试用例 最后提供一段简单的测试脚本验证上述功能是否正常工作。 ```python if __name__ == "__main__": bst = BinarySearchTree() keys = [50, 30, 70, 20, 40, 60, 80] for key in keys: bst.root = bst.insert(bst.root, key) print("Inorder traversal of the constructed tree:") # Assume an inorder function exists here to display elements. print("\nDelete 20") bst.root = bst.delete_node(bst.root, 20) # Again assume a method prints updated structure after deletion. ``` --- ###
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