Các cấu trúc dữ liệu tích hợp trong Python như danh sách, bộ, từ điển cung cấp một số lượng lớn các thao tác giúp viết mã ngắn gọn dễ dàng hơn nhưng không nhận thức được sự phức tạp của chúng có thể dẫn đến hành vi chậm không mong muốn của mã python của bạn.
Prerequisite: List, Dictionaries, Sets
Ví dụ.
Một thao tác tra cứu từ điển đơn giản có thể được thực hiện bởi một trong hai.
if key in d:
hoặc
if dict.get[key]
Cái đầu tiên có độ phức tạp về thời gian là O[N] cho Python2, O[1] cho Python3 và cái sau có O[1] có thể tạo ra nhiều khác biệt trong các câu lệnh lồng nhau.
Hoạt động cấu trúc dữ liệu chung, Điều này có thể dẫn đến một vấn đề phức tạp về thời gian. Bởi vì phải mất một bước để truy cập một mục của mảng thông qua chỉ mục của nó hoặc thêm/xóa phân tích Độ phức tạp thời gian. Sử dụng giá trị chỉ mục, chúng ta có thể truy cập các phần tử mảng trong thời gian không đổi. Vì vậy, độ phức tạp về thời gian là O[1] để truy cập một phần tử trong mảng
Nội dung chính Hiển thị
- Làm cách nào để cải thiện độ phức tạp về thời gian của việc loại bỏ tất cả các bội số khỏi mảng hoặc danh sách?
- Độ phức tạp của thời gian mảng
- Độ phức tạp thời gian của hoạt động mảng
- Độ phức tạp của thời gian chèn và xóa mảng
- Độ phức tạp thời gian của ArrayList
- Độ phức tạp về thời gian của danh sách liên kết
- ArrayList loại bỏ độ phức tạp về thời gian
- Độ phức tạp của danh sách Python
- Độ phức tạp của thời gian chèn mảng
- Video liên quan
Độ phức tạp về thời gian của hoạt động mảng/danh sách [Java, Python] · YourBasic, ArraysEdit. Mảng là gìSửa đổi. Nếu bạn đã thực hiện các điều kiện tiên quyết của khóa học này hoặc đã thực hiện nhiều hơn những điều cơ bản về lập trình. Chào bạn. Trang web này bao gồm không gian và thời gian Độ phức tạp Big-O của các thuật toán phổ biến được sử dụng trong Khoa học máy tính. Trước đây, khi chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn kỹ thuật, tôi thấy mình đã dành hàng giờ để thu thập dữ liệu trên Internet để tổng hợp các trường hợp phức tạp nhất, trung bình và xấu nhất cho các thuật toán tìm kiếm và sắp xếp để tôi không bị bối rối khi được hỏi về chúng.
Độ phức tạp của các thuật toán và cấu trúc dữ liệu đơn giản trong JS, Trang này ghi lại độ phức tạp về thời gian [còn gọi là "Big O" hoặc "Big Oh"] của Nội bộ, một danh sách được biểu diễn dưới dạng một mảng; . Vì vậy, hãy bắt đầu với một định nghĩa nhanh về phương pháp, độ phức tạp về thời gian của anh ấy và một ví dụ nhỏ. Phương pháp đột biến. 1. push[] - 0[1] Thêm phần tử mới vào cuối mảng
Độ phức tạp thời gian của hoạt động mảng
Hoạt động cấu trúc dữ liệu chung, Điều này có thể dẫn đến một vấn đề phức tạp về thời gian. Đây có phải là độ phức tạp tuyến tính [đường thẳng với phép toán 1. 1 yếu tố tương ứng]. Bởi vì phải mất một bước để truy cập một mục của mảng thông qua chỉ mục của nó, Vì vậy, một trong những chủ đề trong lớp khoa học máy tính của tôi liên quan đến độ phức tạp của thời gian và sử dụng mảng cũng như danh sách được liên kết như một cách hay để so sánh các hoạt động nhất định và vùng chứa nào tốt hơn
Độ phức tạp về thời gian của hoạt động mảng/danh sách [Java, Python] · YourBasic, ArraysEdit. Mảng là gìSửa đổi. Nếu bạn đã thực hiện các điều kiện tiên quyết của khóa học này hoặc đã thực hiện nhiều hơn những điều cơ bản về lập trình Lưu ý. Độ phức tạp thời gian dành cho các thuật toán chứ không phải thuộc tính của cấu trúc dữ liệu [như Gaurav Verma đã chỉ ra] Giả định. Câu hỏi nhằm mục đích tìm ra cách nào hiệu quả hơn để lưu trữ và truy xuất dữ liệu Trả lời. Nó thực sự phụ thuộc vào hoạt động tr
Sự phức tạp của các thuật toán và cấu trúc dữ liệu đơn giản trong JS, Vì vậy, một trong những chủ đề trong lớp khoa học máy tính của tôi liên quan đến độ phức tạp của thời gian và sử dụng mảng và danh sách được liên kết như một cách hay để so sánh một số Độ phức tạp của Biết Thy. Chào bạn. Trang web này bao gồm không gian và thời gian Độ phức tạp Big-O của các thuật toán phổ biến được sử dụng trong Khoa học máy tính. Trước đây, khi chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn kỹ thuật, tôi thấy mình đã dành hàng giờ để thu thập dữ liệu trên Internet để tổng hợp các trường hợp phức tạp nhất, trung bình và xấu nhất cho các thuật toán tìm kiếm và sắp xếp để tôi không bị bối rối khi được hỏi về chúng.
Độ phức tạp của thời gian chèn và xóa mảng
Độ phức tạp về thời gian để chèn/xóa tại mảng là bao nhiêu, Vì bản thân mảng là một cấu trúc với số lượng phần tử được xác định trước, bạn không thể chèn hoặc xóa ở bất kỳ đâu. Những gì bạn có thể làm là ghi dữ liệu ngay từ đầu Một mảng được sắp xếp theo thời gian chèn thường không được mô tả là "đã sắp xếp" ngay cả khi điều quan trọng là thứ tự thời gian chèn được giữ nguyên. Steve Jessop 20 feb. 22 Điều đó nói rằng, người hỏi gọi mảng là "chưa sắp xếp" mà không cần bình luận thêm, vì vậy tôi nghĩ rằng thật công bằng khi cho rằng thứ tự không quan trọng cho đến khi được chứng minh ngược lại
Độ phức tạp về thời gian của việc lập chỉ mục, chèn và xóa khỏi , Chi phí xóa là O[log n] cho mức tối thiểu hoặc tối đa, O[n] cho tùy ý Độ phức tạp về thời gian cho việc Chèn ở cuối tùy thuộc vào việc bạn có . Để triển khai getRandom[], chúng ta chỉ cần chọn một số ngẫu nhiên từ 0 đến size-1 [size là số phần tử hiện tại] và trả về phần tử tại chỉ mục đó. Bản đồ băm lưu trữ các giá trị mảng dưới dạng khóa và chỉ mục mảng dưới dạng giá trị. Sau đây là các hoạt động chi tiết. chèn[x]
Tìm kiếm, chèn và xóa trong một mảng chưa sắp xếp, Độ phức tạp về thời gian của thao tác tìm kiếm. O[Nhật ký n] [Sử dụng tìm kiếm nhị phân]. Thao tác chèn. Trong một mảng chưa được sắp xếp, thao tác chèn sẽ nhanh hơn khi Độ phức tạp về thời gian của Enqueue. O[1] Độ phức tạp về thời gian của Dequeue. Tối ưu hóa O[n]. Chúng ta có thể triển khai cả thao tác enqueue và dequeue trong thời gian O[1]. Để đạt được điều này, chúng ta có thể sử dụng Triển khai danh sách liên kết của hàng đợi hoặc triển khai hàng đợi mảng tròn. bạn đọc chú ý. Không ngừng học hỏi ngay bây giờ
Độ phức tạp thời gian của ArrayList
ArrayList so với. LinkedList so với. Vector, cho các chỉ số thêm/xóa tùy ý, nhưng O[1] cho các hoạt động ở cuối/đầu Danh sách. Danh sách mảng về cơ bản là một triển khai của mảng. vì vậy độ phức tạp về thời gian của các hoạt động CRUD trên nó sẽ là. lấy/đọc. O[1] vì bạn có thể tìm kiếm địa chỉ trực tiếp từ cơ sở xóa/xóa. O[n] tại sao?
Độ phức tạp về thời gian của các bộ sưu tập Java, 3. 1. ArrayList · add[] chiếm thời gian O[1] · add[index, element] chạy trung bình trong thời gian O[n] · get[] luôn là thời gian không đổi Hoạt động O[1] 6. Hiệu suất của ArrayList so với. LinkedList. So sánh độ phức tạp thời gian như sau. * add[] trong bảng đề cập đến add[E e], và remove[] đề cập đến remove[int index] ArrayList có độ phức tạp thời gian O[n] cho các chỉ số thêm/xóa tùy ý, nhưng O[1] cho thao tác
Độ phức tạp về thời gian cho java ArrayList, ArrayList trong Java là một Danh sách được hỗ trợ bởi một mảng. Phương thức get[index] là một thời gian không đổi, O[1] , hoạt động. Mã ngay từ Độ phức tạp thời gian cho Java ArrayList. Đặt câu hỏi Đã hỏi 9 năm, 1 tháng trước. Hoạt động 6 năm, 2 tháng trước. Đã xem 53 nghìn lần 27. 4. Tôi tìm thấy các mục khác cho điều này
Độ phức tạp về thời gian của danh sách liên kết
Biết sự phức tạp của bạn. Chào bạn. Trang web này bao gồm không gian và thời gian Độ phức tạp Big-O của các thuật toán phổ biến được sử dụng trong Khoa học máy tính. Trước đây, khi chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn kỹ thuật, tôi thấy mình đã dành hàng giờ để thu thập dữ liệu trên Internet để tổng hợp các trường hợp phức tạp nhất, trung bình và xấu nhất cho các thuật toán tìm kiếm và sắp xếp để tôi không bị bối rối khi được hỏi về chúng.
tôi đang học cấu trúc dữ liệu. danh sách liên kết đơn. Trang web cho biết danh sách được liên kết đơn lẻ có độ phức tạp về thời gian chèn và xóa là O[1]. Tui bỏ lỡ điều gì vậy? . Tôi làm điều này trong C++ và tôi chỉ có một con trỏ gốc. Nếu tôi muốn chèn ở cuối, thì tôi phải di chuyển về phía sau, nghĩa là O[n]
Xét danh sách liên kết đơn có n phần tử. Sẽ mất bao nhiêu thời gian để thêm một nút vào cuối danh sách được liên kết nếu Con trỏ ban đầu trỏ đến nút đầu tiên của danh sách
ArrayList loại bỏ độ phức tạp về thời gian
độ phức tạp về thời gian đối với java ArrayList remove[phần tử], phần tử cuối cùng của danh sách; . e. chỉ mục == danh sách. kích thước [] - 1. Điểm thứ hai là độ phức tạp của ArrayList. remove[index] nhạy cảm với giá trị của chỉ mục cũng như độ dài danh sách. Độ phức tạp "được quảng cáo" của O[N] cho trường hợp trung bình và xấu nhất. Trong trường hợp tốt nhất, độ phức tạp thực sự là O[1]. Có thật không. Điều này xảy ra khi bạn loại bỏ phần tử cuối cùng của danh sách; . e. chỉ mục == danh sách. kích thước
Độ phức tạp về thời gian cho Java ArrayList, Độ phức tạp về thời gian cho Java ArrayList · 2 nghĩ rằng add[x, i] nên ở nhóm thứ hai, nếu tôi hiểu câu hỏi của bạn. · 4 remove[i] có trong cả O[1] và O[ ArrayList có độ phức tạp thời gian O[n] cho các chỉ số tùy ý thêm/xóa, nhưng O[1] cho thao tác ở cuối danh sách. LinkedList có độ phức tạp thời gian O[n] cho các chỉ số thêm/xóa tùy ý, nhưng O[1] cho các hoạt động ở cuối/đầu Danh sách
Phân tích hiệu năng của ArrayList và LinkedList trong Java ArrayList và LinkedList là các lớp thường được sử dụng trong Java collection framework. /*Khối 10. Xóa theo giá trị trong ArrayList[remove 111]*/ Cả hai đều có độ phức tạp về thời gian O[1], nhưng do có thêm các bước tạo mới Để xóa theo chỉ mục, ArrayList tìm chỉ mục đó bằng truy cập ngẫu nhiên với độ phức tạp O[1], nhưng
Độ phức tạp của danh sách Python
Điều kiện tiên quyết. Danh sách, Từ điển, Bộ Các cấu trúc dữ liệu tích hợp trong Python như danh sách, bộ, từ điển cung cấp một số lượng lớn các thao tác giúp viết mã ngắn gọn dễ dàng hơn nhưng không nhận thức được độ phức tạp của chúng có thể dẫn đến hành vi chậm không mong muốn của mã python của bạn
Độ phức tạp của in phụ thuộc hoàn toàn vào L là gì. e trong L sẽ trở thành L. __chứa__[e]. Xem tài liệu về độ phức tạp lần này để biết độ phức tạp của một số loại tích hợp. Đây là bản tóm tắt cho trong. danh sách - Trung bình. O[n] set/dict - Trung bình. O[1], tệ nhất. Trên]
Không, nó không phức tạp như nhau. Theo trang 1 Độ phức tạp thời gian chính thức của Python, sử dụng danh sách. chèn luôn có độ phức tạp O[n] [tuyến tính]. Ngoài ra, danh sách Python không hoàn toàn giống với danh sách C++. Trên thực tế, một danh sách Python có thể so sánh với một tiêu chuẩn C++. véc tơ nếu có
Độ phức tạp của thời gian chèn mảng
Cấu trúc dữ liệu và thuật toán/mảng, danh sách và vectơ, O[1] mô tả chính xác việc chèn vào cuối mảng. sau phần tử đó, vì vậy độ phức tạp để chèn trong trường hợp đó là O[n] đối với mảng. ở cuối Θ[1] N/A Θ[1] khấu hao Θ[log n] Chèn/xóa ở giữa thời gian tìm kiếm + Θ[1] Câu trả lời thay thế. Một cách khác để xem xét điều này là, thời gian thực hiện Sắp xếp chèn tỷ lệ thuận với số lần đảo ngược trong một mảng. Trong loại ví dụ trên, số lần đảo ngược là n/2, do đó độ phức tạp thời gian tổng thể là O[n]
Độ phức tạp về thời gian của các hoạt động mảng/danh sách [Java, Python] · YourBasic, phần tử thì một mảng cung cấp độ phức tạp về thời gian tốt hơn vì các phần tử được lưu trữ tại vị trí bộ nhớ liền kề nhưng nếu bạn muốn xóa hoặc chèn thì bạn sẽ có độ phức tạp về thời gian để chèn vào . Nếu không, bạn phải lặp lại tất cả các phần tử cho đến khi bạn tìm thấy phần tử mình muốn. Danh sách liên kết đôi có tất cả các lợi ích của mảng và danh sách. Chúng có thể được thêm vào trong O[1] và loại bỏ khỏi O[1], miễn là bạn biết chỉ mục
Mảng ký hiệu Big O vs. Chèn danh sách được liên kết, Cấu trúc dữ liệu, Độ phức tạp thời gian, Độ phức tạp không gian. Trung bình, Tệ nhất, Tệ nhất. Truy cập, Tìm kiếm, Chèn, Xóa, Truy cập, Tìm kiếm, Chèn, Xóa. Mảng, Θ[1] Biết sự phức tạp của bạn. Chào bạn. Trang web này bao gồm không gian và thời gian Độ phức tạp Big-O của các thuật toán phổ biến được sử dụng trong Khoa học Máy tính. Trước đây, khi chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn kỹ thuật, tôi thấy mình đã dành hàng giờ để thu thập dữ liệu trên Internet để tổng hợp các trường hợp phức tạp nhất, trung bình và xấu nhất cho các thuật toán tìm kiếm và sắp xếp để tôi không bị bối rối khi được hỏi về chúng.
Các câu trả lời/tài liệu tham khảo được thu thập từ stacksoverflow, được cấp phép theo giấy phép Creative Commons Ghi công-Chia sẻ tương tự