在Python中,in
关键字的效率是多少,例如:
a = [1, 2, 3]
if 4 in a:
...
它取决于右手操作数:
操作员
in
并not in
测试集合成员身份。[…]收集成员资格测试传统上已绑定到序列;如果该对象是一个序列,并且包含与该对象相等的元素,则该对象是该集合的成员。但是,对于许多其他对象类型来说,无需顺序即可支持成员资格测试是有意义的。特别是,字典(用于键)和集合支持成员资格测试。
类可以实现特殊方法__contains__
来覆盖默认行为(遍历序列),因此与比较容器的每个元素相比,可以提供一种(或更少)有效的方式来测试成员资格。
成员资格测试运算符(
in
和not in
)通常实现为序列的迭代。但是,容器对象可以为以下特殊方法提供更有效的实现,这也不要求对象是序列。
由于示例中有一个列表,因此将对其进行迭代,并比较每个元素,直到找到匹配项或列表用尽。时间复杂度通常为O(n)
。
有人能帮我了解一下这个代码片段的时间和空间复杂性吗?请参考leetcode问题-单词中断II。给定一个非空字符串s和一个包含非空单词列表的字典单词dict,在s中添加空格来构造一个句子,其中每个单词都是有效的字典单词。返回所有这些可能的句子。
主要内容:时间复杂度,空间复杂度《 算法是什么》一节提到,解决一个问题的算法可能有多种,这种情况下,我们就必须对这些算法进行取舍,从中挑选出一个“最好”的。 算法本身是不分“好坏”的,所谓“最好”的算法,指的是最适合当前场景的算法。挑选算法时,主要考虑以下两方面因素: 执行效率:根据算法所编写的程序,执行时间越短,执行效率就越高; 占用的内存空间:不同算法编写出的程序,运行时占用的内存空间也不相同。如果实际场景中仅能使用少量的内
我必须找到在c程序中输入最佳情况的快速排序的时间复杂度
我已经阅读了这么多的资源,但仍然无法理解什么是时间复杂性。我阅读的参考资料基于各种公式,我理解用于表示时间复杂性,但我不知道如何表示。谁能请解释这个原则,以一个可以理解的明确的方式请给我。
我有一个关于计算时间复杂度的非常普遍的问题(大O符号)。当人们说QuickSort最差的时间复杂度是O(n^2)(每次都选择数组的第一个元素作为轴心,并且数组是反向排序的)时,他们考虑了哪个操作来获得O(n^2)?人们会计算if/else语句所做的比较吗?或者他们只计算其进行的互换的总数?一般来说,你如何知道计算大O符号需要计算哪些“步骤”。 我知道这是一个非常基本的问题,但我已经阅读了谷歌上几乎
假设T是具有n个节点和高度h的二叉查找树。T的每个节点x存储一个实数x。键。给出以下算法Func1(T. root)的最坏情况时间复杂度。你需要证明你的答案。 x.left() 对于最坏情况下的运行时,我认为这将是O(树的高度),因为这基本上类似于最小()或最大()二元搜索树算法。然而,它是递归的,所以我对是否将O(h)作为最坏的运行时编写有点犹豫。 当我考虑它时,最坏的情况是如果函数执行if(s