Python の `len()` 関数はさまざまなデータ構造に対してどれくらい効率的ですか?

Python の組み込みデータ構造における len() 関数のコストを理解する

Python の組み込み len() 関数は次のとおりです。さまざまなデータ構造の長さを決定するために不可欠なツールです。特に大規模なデータセットを扱う場合、その効率は非常に重要です。この記事では、リスト、タプル、文字列、辞書など、さまざまな組み込みデータ型の len() の計算コストを詳しく説明します。

O(1) 組み込み型全体の複雑さ

重要な点は、len() 関数が O(1) で示される一定時間の計算量で動作するということです。これは、データ構造のサイズに関係なく、長さを決定するのに一定の時間がかかることを意味します。セットや配列だけでなく、リスト、タプル、文字列、辞書など、前述のすべての組み込み型について、len() は一貫してこの効率を示します。

この動作は、これらの内部実装に起因します。データ構造。リストとタプルでは、​​長さがオブジェクト自体のプロパティとして保存されるため、直接かつ瞬時にアクセスできます。文字列は不変であるため、文字列の長さは全体を通して一定のままであり、len() は素早い操作になります。辞書はキーと値のペアをハッシュ テーブルに保存します。これにより構造の変更に効率的に対応し、len() の一貫した検索時間を維持します。

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