Quelle est l'efficacité de la fonction `len()` de Python pour différentes structures de données ?

Comprendre le coût de la fonction len() dans les structures de données intégrées de Python

La fonction len() intégrée dans Python est un outil essentiel pour déterminer la longueur de diverses structures de données. Son efficacité est cruciale, notamment lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données. Cet article examine le coût de calcul de len() pour différents types de données intégrés, tels que les listes, les tuples, les chaînes et les dictionnaires.

O(1) Complexité entre les types intégrés

La clé à retenir est que la fonction len() fonctionne avec une complexité temporelle constante, notée O(1). Cela signifie qu'il faut un temps fixe pour déterminer la longueur, quelle que soit la taille de la structure de données. Pour tous les types intégrés mentionnés, y compris les listes, les tuples, les chaînes et les dictionnaires, ainsi que les ensembles et les tableaux, len() présente systématiquement cette efficacité.

Ce comportement est attribué à l'implémentation interne de ces derniers. structures de données. Avec les listes et les tuples, la longueur est stockée en tant que propriété de l'objet lui-même, permettant un accès direct et instantané. Les chaînes sont immuables, leur longueur reste donc constante, ce qui fait de len() une opération rapide. Les dictionnaires stockent leurs paires clé-valeur dans une table de hachage, qui s'adapte efficacement aux changements de structure, en maintenant un temps de recherche cohérent pour len().

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