Понимание стоимости функции len() во встроенных структурах данных Python

Встроенная функция len() в Python важный инструмент для определения длины различных структур данных. Его эффективность имеет решающее значение, особенно при работе с большими наборами данных. В этой статье рассматриваются вычислительные затраты len() для различных встроенных типов данных, таких как списки, кортежи, строки и словари.

O(1) Сложность встроенных типов

Основной вывод заключается в том, что функция len() работает с постоянной временной сложностью, обозначаемой как O(1). Это означает, что для определения длины требуется фиксированное количество времени независимо от размера структуры данных. Для всех упомянутых встроенных типов, включая списки, кортежи, строки и словари, а также множества и массивы, len() постоянно демонстрирует такую ​​эффективность.

Такое поведение объясняется внутренней реализацией этих типов. структуры данных. В списках и кортежах длина сохраняется как свойство самого объекта, что обеспечивает прямой и мгновенный доступ. Строки неизменяемы, поэтому их длина остается постоянной, что делает операцию len() быстрой. Словари хранят свои пары ключ-значение в хеш-таблице, которая эффективно учитывает изменения в структуре, поддерживая согласованное время поиска для len().