4、Python 纯代码优化指南

Python 纯代码优化指南

在 Python 编程中，优化代码性能是一项至关重要的任务。算法改进在提升性能方面尤为有效，因为它们通常能让应用程序在处理大规模输入时表现得更好。算法的运行时间可以根据其计算复杂度进行分类，这种分类通过大 O 符号表示，它是执行任务所需操作的上限，通常取决于输入的大小。

1. 算法复杂度基础

• O(1) 复杂度 ：若操作不依赖于输入大小，算法的时间复杂度为常数，即 O(1)。例如，访问列表的第一个元素，无论列表有多大，访问时间都是固定的。

input = list(range(10))
print(input[0])  # 访问第一个元素，复杂度 O(1)

• O(N) 复杂度 ：如果操作的执行次数与输入大小成正比，则算法的时间复杂度为 O(N)。例如，使用 for 循环对列表中的每个元素进行递增操作：

input = list(range(10))
for i, _ in enumerate(input):
    input[i] += 1

在这个简单的算法中， input[i] += 1 操作会重复执行 10 次，即输入的大小。如果将输入数组的大小加倍，操作次数也会成比例增加。

在某些情况下，运行时间可能取决于输入的结构，算法可能有不同的最佳情况、平均情况