"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 في هياكل البيانات المضمنة؟

ما مدى كفاءة وظيفة `len()` في بايثون في هياكل البيانات المضمنة؟

تم النشر بتاريخ 2024-11-16
تصفح:442

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

فهم التكلفة الحسابية لوظيفة len() لمكونات Python المضمنة

وظيفة len() هي أداة متعددة الاستخدامات في Python الذي يحسب طول هياكل البيانات المختلفة، بما في ذلك السلاسل والقوائم والصفوف والقواميس والمجموعات. ومع ذلك، من المهم فهم تكلفة استخدام هذه الوظيفة لتحسين أداء التعليمات البرمجية.

تعقيد الوقت الثابت: O (1)

لجميع هياكل البيانات المضمنة المذكورة في السؤال (قائمة، صف، سلسلة، قاموس)، تعمل الدالة len() مع تعقيد زمني ثابت لـ O(1). وهذا يعني أنه بغض النظر عن الطول الفعلي للعنصر، يتم تنفيذ الوظيفة في فترة زمنية يمكن التنبؤ بها.

تنبع هذه الكفاءة من حقيقة أن الوظيفة تصل ببساطة إلى معلومات الطول المحسوبة مسبقًا المخزنة داخل بنية البيانات نفسها، مما يجعلها عملية سريعة جدًا. سمة الطول متاحة مباشرة ولا تتطلب أي اجتياز أو معالجة لبنية البيانات بأكملها.

الاستنتاج

التعقيد الزمني الثابت للدالة len () لمكونات Python المدمجة تجعلها خيارًا موثوقًا وفعالًا لتحديد طول هياكل البيانات. يمكن أن يساعد فهم تحليل التكلفة المطورين على تحسين التعليمات البرمجية الخاصة بهم من أجل الأداء من خلال الاستفادة من الحمل المنخفض المرتبط بهذه الوظيفة.

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