Pythonリスト/辞書の操作時間の複雑さ
Python List Dictionary Operation Time Complexity
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＃1環境
Python3.7.3 ＃2リスト
| オペレーティング | 指示 | 時間の複雑さ |
| インデックス（値） | リストの要素のインデックスを見つける | または（1） |
| a = index（value） | インデックスの割り当て | または（1） |
| append（value） | チームの最後に追加 | または（1） |
| ポップ （） | チームテールの削除 | または（1） |
| pop（インデックス） | インデックスに基づいて要素を削除します | オン） |
| insert（index、value） | インデックスに基づいて要素を挿入します | O（n）反復 |
| で検索） | リスト検索（実際には、inキーワード） | オン） |
| スライス[x：y] | スライス、xを取得、yはO（1）、中央のx、yの値を取得O（k） | はい） |
| デルスライス[x：y] | スライスを削除し、データを削除し、削除/マージする必要があります | オン） |
| 逆行する | リストの反転 | オン） |
| ソート | ソート | O（nlogn） |
＃3ディクト
| オペレーティング | 指示 | 時間の複雑さ |
| コピー | コピー | オン） |
| get（value） | 入手します | または（1） |
| set（value） | 変更する | または（1） |
| delete（value） | 削除 | または（1） |
| search（value） | 辞書検索 | または（1） |
| iterration（value） | 辞書の反復 | オン） |
＃辞書機能
- dictに10個の要素があるか100,000個の要素があるかに関係なく、検索速度は高速です。検索速度は同じです。リストの検索速度は、要素が増えるにつれて徐々に低下します。
しかし、dict検索の速度にはコストがかかります。 dictの欠点は、多くのメモリを消費し、多くのコンテンツを浪費することです。リストは正反対で、メモリの使用量は少なくなりますが、検索速度は遅くなります。 - 辞書の値は、標準オブジェクトまたはユーザー定義オブジェクトのいずれかとして、制限なしで任意のPythonオブジェクトを取得できますが、キーは取得できません。同じキーを2回表示することはできません。
キーは不変である必要があります。これにより、数字、文字列、またはタプルで再生できるため、リストを使用しても機能しません。 - dictの2番目の特徴は、格納されているキーと値のシーケンスのペアが順番になっていないことです。これはリストと同じではありません。