python常见函数的时间复杂度
很多函数都有自己的很多方法，其中有些方法的功能类似，但是其复杂度有时却大不相同
本节我们将引入一个新模块 timeit ，其功能是来测试一小段 Python 代码的执行速度。
timeit
class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass',timer=<timer function>)Timer是测量小段代码执行速度的类stmt是要测试的代码语句 (statment), 字符串类型,setup是运行代码时需要的设置 , 字符串类型, 就是从__main__引入需要的是的方法名timer参数是一个定时器函数, 与平台有关, 不用去管-
timeit.Timer.timeit(numer=1000000)，numer-> 测算次数, 返回平均耗时, 一个float 类型的秒数
部分测试示例
from timeit import Timer
def test6():
li = []
for i in range(10000):
li.append(i)
def test7():
li = []
for i in range(10000):
li.insert(0, i)
timer6 = Timer("test6()", "from __main__ import test6")
print("append(i):", timer6.timeit(1000))
timer7 = Timer("test7()", "from __main__ import test7")
print("insert(0):", timer7.timeit(1000))测试结果
append(i): 0.801551224
insert(0): 22.552706398list 的内置函数时间复杂度
| 方法 | 复杂度 | 简介 |
|---|---|---|
| index[x] | O(1) | 索引 |
| index assignment | O(1) | 索引赋值 |
| append | O(1) | 尾部追加 |
| pop() | O(1) | 尾部弹出 |
| pop(i) | O(n) | 指定位置弹出 n 列表长度, 最坏时间复杂度 |
| insert(i, item) | O(n) | 指定位置添加 |
| del operator | O(n) | 删除, 代表一个一个元素去清空 |
| iteration | O(n) | 迭代 |
| contains(in) | O(n) | 看谁是否在列表中, 需要遍历 |
| get slice[x:y] | O(k) | 取切片, 从 x 取到 y, 一次定位到 x, 然后取到 y ,x 和 y 之间有多少就是 k |
| del slice | O(n) | 删除切片 删除位置之后, 后面的元素都需要往前移动 |
| set slice | O(k) | 设置切片, li[0:3] = [1, 2, 3, 4]k 是补充的东西数量 |
| reverse | O(n) | 置返 |
| concatenate | O(k) | 代表使用的 +, 把两个列表加到一起, k 是第二个列表中的元素 |
| sort | O(nlogn) | 排序 |
| multiply | O(nk) | 相乘 li=[1, 2] -> n li * 10 -> k |
dict 的内置函数时间复杂度
| 方法 | 复杂度 | 简介 |
|---|---|---|
| copy | O(n) | 复制 |
| get item | O(1) | 取 |
| set item | O(1) | 设置 |
| delete item | O(1) | 删除键 |
| contains(in) | O(1) | 包含 |
| iteration | O(n) | 迭代 |
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