Python の len() 関数のコストの評価
Python の組み込み len() 関数は、カウントを確認するためによく使用されます。指定されたデータ構造内の要素の数。 len() に関連する時間計算量を理解することは、コードを効率的に最適化するために不可欠であることがわかります。
len() の時間計算量
膨大な数の Python 組み込み関数の場合、リスト、タプル、文字列、辞書、セット、array.array を含む len() の時間計算量は、賞賛に値する O(1) です。これは、評価されるデータ構造の実際の長さの影響を受けずに、操作が一定時間で実行されることを示します。言い換えれば、len() は、構造内の要素の数に関係なく、迅速に動作します。
この驚くべき効率は、Python でのこれらのデータ型の基礎となる実装に起因します。これらの構造の長さは別の属性として保存されるため、徹底的な走査を必要とせずにすぐにアクセスできます。
したがって、これらの組み込みデータ構造の長さを決定するために len() を利用すると、無視できるほどの計算量が発生します。オーバーヘッドを軽減し、データ構造のサイズの決定に依存するコードの迅速な実行を可能にします。
以上がPython の `len()` 関数はどのくらい効率的ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。