Python數(shù)據(jù)結構的時間復雜性是什么意思

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文章目的

本文介紹了CPython中數(shù)據(jù)結構的關鍵操作的Big-O表示法。 big-O表示法是一種衡量操作時間復雜度的方法。

1.讓我們了解大O符號的含義是什么?

在算法中執(zhí)行許多操作。  這些操作可能包括遍歷集合,復制項目或整個集合,將項目追加到集合中,在集合的開始或結尾處插入項目,刪除項目或更新集合中的項目。

Big-O衡量算法運算的時間復雜度。 它測量算法計算所需運算所需的時間。  盡管我們也可以測量空間復雜度(算法占用多少空間),但本文將重點介紹時間復雜度。

用最簡單的術語來說,Big O表示法是一種基于輸入大小(稱為n)來衡量操作性能的方法。

2. Big O表示法有何不同?

我們需要熟悉許多常見的Big O符號。

讓我們考慮n為輸入集合的大小。 就時間復雜度而言:

  • O(1):無論您的集合有多大,執(zhí)行操作所花費的時間都是恒定的。 這是恒定的時間復雜度符號。 這些操作盡可能快。  例如,檢查集合內(nèi)部是否有任何項目的操作是O(1)操作。

  • O(log n):當集合的大小增加時,執(zhí)行操作所花費的時間對數(shù)增加。 這是對數(shù)時間復雜度表示法。 潛在優(yōu)化的搜索算法為O(log n)。

  • O(n):執(zhí)行操作所需的時間與集合中的項目數(shù)成線性正比。 這是線性時間復雜度符號。 就性能而言,這介于兩者之間或中等。  作為一個實例,如果我們想對一個集合中的所有項目求和,那么我們將不得不遍歷該集合。 因此,集合的迭代是O(n)操作。

  • (n log n):執(zhí)行某項操作的性能是集合中項目數(shù)量的擬線性函數(shù)。 這稱為準線性時間復雜度表示法。 優(yōu)化排序算法的時間復雜度通常為n(log  n)。

  • O(n平方):執(zhí)行操作所需的時間與集合中項目的平方成正比。 這稱為二次時間復雜度表示法。

  • (n!):當在操作中計算集合的每個單個排列時,因此執(zhí)行操作所需的時間取決于集合中項目的大小。 這稱為階乘時間復雜度表示法。 非常慢。

該圖像概述了Big-O符號。

Python數(shù)據(jù)結構的時間復雜性是什么意思

O(1)很快。 O(n平方)很慢。 O(n!)非常慢。

大O符號是相對的。 大O表示法與機器無關,忽略常量,并且被包括數(shù)學家,技術人員,數(shù)據(jù)科學家等在內(nèi)的廣泛讀者所理解。

最佳,平均,最差情況

當我們計算操作的時間復雜度時,我們可以根據(jù)最佳,平均或最壞情況產(chǎn)生復雜度。

Python數(shù)據(jù)結構的時間復雜性是什么意思

最佳情況方案:顧名思義,這是當數(shù)據(jù)結構和集合中的項目以及參數(shù)處于最佳狀態(tài)時的方案。 例如,假設我們要在集合中找到一個項目。  如果該項目恰好是集合的第一項,那么這是該操作的最佳情況。

平均情況是根據(jù)輸入值的分布定義復雜度。

最壞的情況是可能需要一種操作,該操作需要在大型集合(例如列表)中找到位于最后一個項目的項目,并且算法會從第一個項目開始對集合進行迭代。

Python集合和時間復雜度

在本文的這一部分中,我將記錄CPython中的常見集合,然后概述它們的時間復雜性。

我將特別關注平均情況。

1.List

List是迄今為止Python中最重要的數(shù)據(jù)結構之一。 我們可以將列表用作堆棧(添加的最后一項是第一項)或隊列(添加的第一項是第一項)。  列表是有序且可變的集合,因為我們可以隨意更新項目。

讓我們回顧一下常見列表操作及其Big-O表示法

  • 插入:Big-O表示法是O(n)

  • 獲取項目:Big-O表示法為O(1)

  • 刪除項目:Big-O表示法是O(n)

  • 迭代:Big-O表示法是O(n)

  • 獲得長度:Big-O表示法為O(1)


2.Set

集合也是Python中使用最廣泛的數(shù)據(jù)集合之一。 集合本質(zhì)上是無序集合。 集合不允許重復,因此集合中的每個項目都是唯一的。  集合支持許多數(shù)學運算,例如聯(lián)合,差,集合的交集等。

讓我們回顧一下通用Set操作

  • 檢查集合中的項目:Big-O表示法是O(1)

  • 集合A與集合B的區(qū)別:大O表示法是O(A的長度)

  • 集A和B的交集:大O表示法是O(A或B的長度的最小值)

  • 集A和B的并集:相對于長度(A)+長度(B),它的Big-O表示法是O(N)


3.Dict 字典

最后,我想提供字典數(shù)據(jù)收集的概述。 字典是鍵值對集合。 鍵在字典中是唯一的,以防止項目沖突。 這是非常有用的數(shù)據(jù)收集。

字典由鍵索引,其中鍵可以是字符串,數(shù)字甚至是帶有字符串,數(shù)字或元組的元組。

我們可以對字典執(zhí)行許多操作,例如存儲鍵的值,或基于鍵檢索項目,或遍歷項目等。

讓我們回顧一下常見的詞典時間復雜度:

在這里,我們認為該密鑰用于獲取,設置或刪除項目。

  • 獲取項目:Big-O表示法為O(1)

  • 設定項目:Big-O表示法是O(1)

  • 刪除項目:Big-O表示法是O(1)

  • 遍歷字典:Big-O表示法是O(n)


到此,相信大家對“Python數(shù)據(jù)結構的時間復雜性是什么意思”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,更多相關內(nèi)容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續(xù)學習!

當前名稱:Python數(shù)據(jù)結構的時間復雜性是什么意思
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