Question

我看到很多关于python内置方法的运行时复杂性的问题，并且很多方法都有很多答案（例如https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity，{{3} }，https://www.ics.uci.edu/~pattis/ICS-33/lectures/complexitypython.txt等。）

我没有看到任何枚举的内容。我知道它至少返回一个新数组（索引），但生成它需要多长时间，而另一个数组只是原始数组？

换句话说，我假设它是用于创建新数组（迭代）的O（n）和用于重用原始数组的O（1）... O（n）in总（我认为）。副本的另一个O（n）是否为O（n ^ 2），或其他东西......？

Answer 1

enumerate-function返回一个迭代器。迭代器的概念描述为here。

基本上这意味着迭代器初始化指向列表的第一项，然后每次调用next（）方法时返回列表的下一个元素。

所以复杂性应该是：

初始化：O（1）

返回下一个元素：O（1）

返回所有元素：n * O（1）

请注意，枚举不会创建新的数据结构（元组列表或类似的东西）！它只是在现有列表上进行迭代，并牢记元素索引。

您可以自己尝试一下：

# First, create a list containing a lot of entries:
# (O(n) - executing this line should take some noticeable time)
a = [str(i) for i in range(10000000)] # a = ["0", "1", ..., "9999999"]

# Then call the enumeration function for a.
# (O(1) - executes very fast because that's just the initialization of the iterator.)
b = enumeration(a)

# use the iterator
# (O(n) - retrieving the next element is O(1) and there are n elements in the list.)
for i in b:
    pass  # do nothing

Answer 2

假设天真的方法（枚举重复数组，然后迭代它），你有O（n）时间来复制数组，然后O（n）时间迭代它。如果那只是 n 而不是O（n），那么你将总共有2 * n 时间，但这不是O（n）的工作方式;所有你知道的是，它花费的时间将是 n 的一些倍。这是（基本上）O（n）的意思，所以在任何情况下，枚举函数都是O（n）时间总和。

Answer 3

正如马蒂诺指出的那样，enumerate()不会复制数组。相反，它返回一个用于迭代数组的对象。对enumerate()本身的调用是O（1）。

枚举的复杂性

3 个答案: