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Python 的 len() 函數對於不同的資料結構有多有效率?

發佈於2024-11-08
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How Efficient is Python\'s `len()` Function for Different Data Structures?

理解Python內建資料結構中len()函數的成本

Python中內建len()函數是決定各種資料結構長度的重要工具。它的效率至關重要,尤其是在處理大型資料集時。本文深入研究了 len() 對於不同內建資料類型(例如列表、元組、字串和字典)的計算成本。

O(1) 跨內建類型的複雜性

關鍵要點是 len() 函數以恆定的時間複雜度運行,表示為 O(1)。這意味著無論資料結構的大小如何,都需要固定的時間來確定長度。對於提到的所有內建類型,包括列表、元組、字串和字典,以及集合和數組,len() 始終表現出這種效率。

此行為歸因於這些的內部實作資料結構。對於清單和元組,長度儲存為物件本身的屬性,允許直接和即時存取。字串是不可變的,因此它們的長度始終保持不變,這使得 len() 成為一個快速操作。字典將它們的鍵值對存儲在哈希表中,該哈希表可以有效地適應結構的變化,從而保持 len().

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