На основе этого старого потока, похоже, что стоимость функций списка в Python:
- Случайный доступ: O (1)
- Вставка/удаление спереди: O (n)
- Вставка/удаление на спину: O (1)
Может ли кто-нибудь подтвердить, что это все еще верно в Python 2.6/3.x?
На основе этого старого потока, похоже, что стоимость функций списка в Python:
Может ли кто-нибудь подтвердить, что это все еще верно в Python 2.6/3.x?
Посмотрите здесь. Это PEP для другого списка. Указанная версия - 2.6/3.0.
Добавление (вставка назад) O(1)
, а вставка (везде) - O(n)
. Итак, да, похоже, что это все еще так.
Operation...Complexity
Copy........O(n)
Append......O(1)
Insert......O(n)
Get Item....O(1)
Set Item....O(1)
Del Item....O(n)
Iteration...O(n)
Get Slice...O(k)
Del Slice...O(n)
Set Slice...O(n+k)
Extend......O(k)
Sort........O(n log n)
Multiply....O(nk)
Python 3 - это в основном эволюционное изменение, никаких больших изменений в структурах данных и их сложности.
Канонический источник для коллекций Python TimeComplexity в Wiki.
Правильно, вставляя передние силы, перемещайте все элементы на место.
collections.deque
предлагает аналогичную функциональность, но оптимизирован для вставки с обеих сторон.
Fwiw, существует более быстрый (для некоторых ops... insert is O (log n)) реализация списка называется BList, если вы нужно это. BList
Я знаю, что этот пост старый, но я недавно немного поработал. Сложность list.insert() представляется O (n)
код:
'''
Independent Study, Timing insertion list method in python
'''
import time
def make_list_of_size(n):
ret_list = []
for i in range(n):
ret_list.append(n)
return ret_list
#Estimate overhead of timing loop
def get_overhead(niters):
'''
Returns the time it takes to iterate a for loop niter times
'''
tic = time.time()
for i in range(niters):
pass #Just blindly iterate, niter times
toc = time.time()
overhead = toc-tic
return overhead
def tictoc_midpoint_insertion(list_size_initial, list_size_final, niters,file):
overhead = get_overhead(niters)
list_size = list_size_initial
#insertion_pt = list_size//2 #<------- INSERTION POINT ASSIGMNET LOCATION 1
#insertion_pt = 0 #<--------------- INSERTION POINT ASSIGNMENT LOCATION 4 (insert at beginning)
delta = 100
while list_size <= list_size_final:
#insertion_pt = list_size//2 #<----------- INSERTION POINT ASSIGNMENT LOCATION 2
x = make_list_of_size(list_size)
tic = time.time()
for i in range(niters):
insertion_pt = len(x)//2 #<------------- INSERTION POINT ASSIGNMENT LOCATION 3
#insertion_pt = len(x) #<------------- INSERTION POINT ASSIGN LOC 5 insert at true end
x.insert(insertion_pt,0)
toc = time.time()
cost_per_iter = (toc-tic)/niters #overall time cost per iteration
cost_per_iter_no_overhead = (toc - tic - overhead)/niters #the fraction of time/iteration, #without overhead cost of pure iteration
print("list size = {:d}, cost without overhead = {:f} sec/iter".format(list_size,cost_per_iter_no_overhead))
file.write(str(list_size)+','+str(cost_per_iter_no_overhead)+'\n')
if list_size >= 10*delta:
delta *= 10
list_size += delta
def main():
fname = input()
file = open(fname,'w')
niters = 10000
tictoc_midpoint_insertion(100,10000000,niters,file)
file.close()
main()
См. 5 позиций, в которых можно выполнить вставку. Стоимость, конечно же, зависит от того, насколько велик список и насколько близко вы к началу списка (т.е. Сколько мест памяти необходимо перестроить).
Игнорировать левое изображение сюжета