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python基本数据类型的时间复杂度

用对数据结构是一个程序员应用的基本技能,这篇整理一下python中基本的抽象数据类型的一下特征,主要是增删改查方面的性能。

list

python的列表内部实现是数组(具体实现要看解析器, CPython的实现 ),因此就有组数的特点。超过容量会增加更多的容量,set, get 是O(1),但del, insert, in的性能是O(n)。具体的看下表,'n'是容器中当前的元素数, 'k'需要操作的元素个数

Operation Average Case Amortized Worst Case
Copy O(n) O(n)
Append[1] O(1) O(1)
Insert O(n) O(n)
Get Item O(1) O(1)
Set Item O(1) O(1)
Delete Item O(n) O(n)
Iteration O(n) O(n)
Get Slice O(k) O(k)
Del Slice O(n) O(n)
Set Slice O(k+n) O(k+n)
Extend[1] O(k) O(k)
Sort O(n log n) O(n log n)
Multiply O(nk) O(nk)
x in s O(n)
min(s), max(s) O(n)
Get Length O(1) O(1)

dict

关于字典需要了解的是hash函数和哈希桶。一个好的hash函数使到哈希桶中的值只有一个,若多个key hash到了同一个哈希桶中,称之为哈希冲突。查找值时,会先定位到哈希桶中,再遍历hash桶。更详细的信息请点这里。在hash基本没有冲突的情况下get, set, delete, in方面都是O(1)。

Operation Average Case Amortized Worst Case
Copy[2] O(n) O(n)
Get Item O(1) O(n)
Set Item[1] O(1) O(n)
Delete Item O(1) O(n)
x in s O(1) O(n)
Iteration[2] O(n) O(n)

set

内部实现是dict的。在in操作上是O(1), 这一点比list要强。

Operation Average case Worst Case
x in s O(1) O(n)
Union s\ t O(len(s)+len(t))
Intersection s&t O(min(len(s), len(t)) O(len(s) * len(t))
Multiple intersection s1&s2&..&sn (n-1)*O(l) where l is max(len(s1),..,len(sn))
Difference s-t O(len(s))
s.difference_update(t) O(len(t))
Symmetric Difference s^t O(len(s)) O(len(s) * len(t))
s.symmetric_difference_update(t) O(len(t)) O(len(t) * len(s))