61、Python 容器与集合：正确存储数据的方法

Python 容器与集合：正确存储数据的方法

1. 时间复杂度与大 O 表示法

在深入探讨 Python 中的各种容器和集合之前，理解时间复杂度，特别是大 O 表示法是很有必要的。大 O 表示法用于描述算法的时间复杂度，它给出了算法执行时间随输入规模增长的大致趋势。

1.1 大 O 表示法的基本概念

• O(1) : 表示算法的执行时间是常数级的，不随输入规模的变化而变化。例如，访问列表的第一个元素，无论列表有多长，这个操作都只需要一步。
• O(n) : 表示算法的执行时间与输入规模 n 成正比。例如，遍历一个包含 n 个元素的列表，需要执行 n 步操作。
• O(n²) : 表示算法的执行时间与输入规模 n 的平方成正比。例如，嵌套循环遍历一个二维数组。

1.2 大 O 表示法的示例

def o_one(items):
    return 1  # 1 operation so O(1)

def o_n(items):
    total = 0
    # Walks through all items once so O(n)
    for item in items:
        total += item
    return total

def o_n_squared(items):
    total = 0
    # Walks through all items