python 中基本運算的效能簡析，python簡析

python 中基本運算的效能簡析，python簡析

運算的效能分析有一個高深的詞彙——演算法分析，主要研究的是已耗用時間和空間的需求。對計算時間的描述一般通過增長量級，增長量級是一套函數，其漸進增長行為是等價的，用大O來表示。
O(1) < O(logb n) < O(n) < O(n logb n) < O(n）< O（n2）<O (n3)<O(cn )

 

對數演算法中的基數並不重要，指數演算法只適用於小資料問題。

 

Python中算數運算的時間是常量，但超大整數的運算增加是線性。索引操作也是常量時間，無論資料結構如何都是如此。只要迴圈體中的所有操作都是線性時間，則遍曆列表或者字典的for迴圈是線性時間。如果使用同樣的迴圈添加字串列表，那麼已耗用時間就是二次方的，所以通常採用join做字串拼接。

 

大多數字串和元組操作都是線性，除了索引和len，都是常量時間，min和max是線性，slice操作的時間與輸出的長度成正比，與輸出的大小無關。

 

大多數列表方法是線性，一般而言，尾部添加和刪除元素是常量時間，排序是O(n logb n)。in操作符是線性搜尋，字串的count和find也是如此。

 

大多數字典操作和方法是常量時間，但copy和update的已耗用時間是線性，keys，values與items是線性，iterkeys，itervalues與iteritems是常量時間，但如果遍曆迭代器，迴圈也是線性。

 

還記得有這樣一句名言，“如果只有一種資料結構的化，就用hash表吧！”