Compreendendo o custo da função len() nas estruturas de dados integradas do Python

A função len() integrada no Python é uma ferramenta essencial para determinar o comprimento de várias estruturas de dados. A sua eficiência é crucial, especialmente quando se trata de grandes conjuntos de dados. Este artigo investiga o custo computacional de len() para diferentes tipos de dados integrados, como listas, tuplas, strings e dicionários.

O(1) Complexidade entre tipos integrados

A principal conclusão é que a função len() opera em uma complexidade de tempo constante, denotada como O(1). Isso significa que leva um tempo fixo para determinar o comprimento, independentemente do tamanho da estrutura de dados. Para todos os tipos integrados mencionados, incluindo listas, tuplas, strings e dicionários, bem como conjuntos e matrizes, len() exibe consistentemente essa eficiência.

Esse comportamento é atribuído à implementação interna destes. estruturas de dados. Com listas e tuplas, o comprimento é armazenado como uma propriedade do próprio objeto, permitindo acesso direto e instantâneo. Strings são imutáveis, então seu comprimento permanece constante, tornando len() uma operação rápida. Os dicionários armazenam seus pares de valores-chave em uma tabela hash, que acomoda com eficiência as alterações na estrutura, mantendo um tempo de pesquisa consistente para len().