"إذا أراد العامل أن يؤدي عمله بشكل جيد، فعليه أولاً أن يشحذ أدواته." - كونفوشيوس، "مختارات كونفوشيوس. لو لينجونج"
الصفحة الأمامية > برمجة > ما مدى كفاءة وظيفة `len()` في بايثون لهياكل البيانات المختلفة؟

ما مدى كفاءة وظيفة `len()` في بايثون لهياكل البيانات المختلفة؟

تم النشر بتاريخ 2024-11-08
تصفح:518

How Efficient is Python\'s `len()` Function for Different Data Structures?

فهم تكلفة وظيفة len() في هياكل البيانات المضمنة في بايثون

وظيفة len() المضمنة في بايثون هي أداة أساسية لتحديد طول هياكل البيانات المختلفة. تعد كفاءتها أمرًا بالغ الأهمية، خاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. تتعمق هذه المقالة في التكلفة الحسابية لـ len() لأنواع البيانات المضمنة المختلفة، مثل القوائم والصفوف والسلاسل والقواميس.

O(1) التعقيد عبر الأنواع المضمنة

الفكرة الأساسية هي أن الدالة len() تعمل بتعقيد زمني ثابت، يُشار إليه بـ O(1). وهذا يعني أن تحديد الطول يستغرق وقتًا ثابتًا بغض النظر عن حجم بنية البيانات. بالنسبة لجميع الأنواع المضمنة المذكورة، بما في ذلك القوائم والصفوف والسلاسل والقواميس، بالإضافة إلى المجموعات والمصفوفات، يُظهر len() هذه الكفاءة باستمرار.

يُعزى هذا السلوك إلى التنفيذ الداخلي لهذه الأنواع هياكل البيانات. مع القوائم والصفوف، يتم تخزين الطول كخاصية للكائن نفسه، مما يسمح بالوصول المباشر والفوري. السلاسل النصية غير قابلة للتغيير، لذلك يظل طولها ثابتًا طوال الوقت، مما يجعل len() عملية سريعة. تقوم القواميس بتخزين أزواج القيمة الرئيسية الخاصة بها في جدول التجزئة، والذي يستوعب التغييرات في البنية بكفاءة، ويحافظ على وقت بحث ثابت عن len().

أحدث البرنامج التعليمي أكثر>

تنصل: جميع الموارد المقدمة هي جزئيًا من الإنترنت. إذا كان هناك أي انتهاك لحقوق الطبع والنشر الخاصة بك أو الحقوق والمصالح الأخرى، فيرجى توضيح الأسباب التفصيلية وتقديم دليل على حقوق الطبع والنشر أو الحقوق والمصالح ثم إرسالها إلى البريد الإلكتروني: [email protected]. سوف نتعامل مع الأمر لك في أقرب وقت ممكن.

Copyright© 2022 湘ICP备2022001581号-3