Biaya fungsi len ()

Berapa biaya len()fungsi untuk built-in Python? (daftar / tuple / string / kamus)

Ini O (1) (waktu konstan, tidak tergantung dari panjang sebenarnya elemen - sangat cepat) pada setiap jenis yang Anda sebutkan, plus setdan lainnya seperti array.array.

Memanggil len () pada tipe data tersebut adalah O (1) dalam CPython , implementasi paling umum dari bahasa Python. Berikut ini tautan ke tabel yang menyediakan kompleksitas algoritmik berbagai fungsi di CPython:

Halaman TimeComplexity Python Wiki

Semua benda itu melacak panjangnya sendiri. Waktu untuk mengekstrak panjangnya kecil (O (1) dalam notasi O besar) dan sebagian besar terdiri dari [deskripsi kasar, ditulis dalam istilah Python, bukan istilah C]: cari "len" dalam kamus dan kirim ke fungsi built_in len yang akan mencari __len__metode objek dan memanggil itu ... yang harus dilakukan adalahreturn self.length

Pengukuran di bawah ini memberikan bukti yaitu len()O (1) untuk struktur data yang sering digunakan.

Catatan tentang timeit: Ketika -sbendera digunakan dan dua string dilewatkan ke timeitstring pertama dieksekusi hanya sekali dan tidak waktunya.

Daftar:

$ python -m timeit -s "l = range(10);" "len(l)"
10000000 loops, best of 3: 0.0677 usec per loop

$ python -m timeit -s "l = range(1000000);" "len(l)"
10000000 loops, best of 3: 0.0688 usec per loop

Tuple:

$ python -m timeit -s "t = (1,)*10;" "len(t)"
10000000 loops, best of 3: 0.0712 usec per loop

$ python -m timeit -s "t = (1,)*1000000;" "len(t)"
10000000 loops, best of 3: 0.0699 usec per loop

Tali:

$ python -m timeit -s "s = '1'*10;" "len(s)"
10000000 loops, best of 3: 0.0713 usec per loop

$ python -m timeit -s "s = '1'*1000000;" "len(s)"
10000000 loops, best of 3: 0.0686 usec per loop

Kamus (kamus-pemahaman tersedia dalam 2.7+):

$ python -mtimeit -s"d = {i:j for i,j in enumerate(range(10))};" "len(d)"
10000000 loops, best of 3: 0.0711 usec per loop

$ python -mtimeit -s"d = {i:j for i,j in enumerate(range(1000000))};" "len(d)"
10000000 loops, best of 3: 0.0727 usec per loop

Himpunan:

$ python -mtimeit -s"import array;a=array.array('i',range(10));" "len(a)"
10000000 loops, best of 3: 0.0682 usec per loop

$ python -mtimeit -s"import array;a=array.array('i',range(1000000));" "len(a)"
10000000 loops, best of 3: 0.0753 usec per loop

Set (set-pemahaman tersedia dalam 2.7+):

$ python -mtimeit -s"s = {i for i in range(10)};" "len(s)"
10000000 loops, best of 3: 0.0754 usec per loop

$ python -mtimeit -s"s = {i for i in range(1000000)};" "len(s)"
10000000 loops, best of 3: 0.0713 usec per loop

Deque:

$ python -mtimeit -s"from collections import deque;d=deque(range(10));" "len(d)"
100000000 loops, best of 3: 0.0163 usec per loop

$ python -mtimeit -s"from collections import deque;d=deque(range(1000000));" "len(d)"
100000000 loops, best of 3: 0.0163 usec per loop

len adalah O (1) karena dalam RAM Anda, daftar disimpan sebagai tabel (serangkaian alamat yang berdekatan). Untuk mengetahui kapan tabel berhenti, komputer membutuhkan dua hal: panjang dan titik awal. Itu sebabnya len () adalah O (1), komputer menyimpan nilai, jadi hanya perlu mencarinya.

Saya telah memikirkan len () dalam Python tergantung pada ukuran daftar, jadi saya selalu menyimpan panjangnya dalam sebuah variabel jika saya menggunakan beberapa kali. Tapi hari ini ketika debugging, saya perhatikan atribut __len__ dalam objek daftar, jadi len () harus mengambilnya saja, yang membuat kompleksitas O (1). Jadi saya hanya googled jika seseorang sudah menanyakannya dan menemukan posting ini.