枚舉的復雜性

Question

我看到很多關於建的方法Python的的運行時間復雜度的問題，有很多答案了很多的方法（例如https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity ， HTTPS：/ /www.ics.uci.edu/~pattis/ICS-33/lectures/complexitypython.txt,len （）函數的成本等）

我沒有看到任何枚舉的內容。 我知道它至少返回一個新數組（索引），但生成它需要多長時間，而另一個數組只是原始數組？

換句話說，我假設它是O（n）用於創建新數組（迭代）和O（1）用於重用原始數組...總共O（n）（我認為）。 副本的另一個O（n）是否為O（n ^ 2），或其他什么......？

Answer 1

enumerate-function返回一個迭代器。 這里描述了迭代器的概念。

基本上這意味着迭代器初始化指向列表的第一項，然后每次調用next（）方法時返回列表的下一個元素。

所以復雜性應該是：

初始化：O（1）

返回下一個元素：O（1）

返回所有元素：n * O（1）

請注意，枚舉不會創建新的數據結構（元組列表或類似的東西）！ 它只是迭代現有列表，記住元素索引。

你可以自己嘗試一下：

# First, create a list containing a lot of entries:
# (O(n) - executing this line should take some noticeable time)
a = [str(i) for i in range(10000000)] # a = ["0", "1", ..., "9999999"]

# Then call the enumeration function for a.
# (O(1) - executes very fast because that's just the initialization of the iterator.)
b = enumeration(a)

# use the iterator
# (O(n) - retrieving the next element is O(1) and there are n elements in the list.)
for i in b:
    pass  # do nothing

Answer 2

假設天真的方法（枚舉重復數組，然后迭代它），你有O（n）時間來復制數組，然后O（n）時間迭代它。 如果那只是n而不是O（n），你將有2 * n的總時間，但這不是O（n）的工作方式; 你所知道的是，它所花費的時間將是n的 一些倍數。 這是（基本上）O（n）的意思，無論如何，枚舉函數是O（n）時間總和。

Answer 3

正如martineau指出的那樣， enumerate()不會復制數組。 相反，它返回一個用於迭代數組的對象。 對enumerate()的調用本身就是O（1）。