다양한 데이터 구조에 대한 Python의 `len()` 함수는 얼마나 효율적인가요?

Python의 내장 데이터 구조에서 len() 함수의 비용 이해

Python의 내장 len() 함수는 다음과 같습니다. 다양한 데이터 구조의 길이를 결정하는 데 필수적인 도구입니다. 효율성은 특히 대규모 데이터세트를 처리할 때 매우 중요합니다. 이 기사에서는 목록, 튜플, 문자열, 사전과 같은 다양한 내장 데이터 유형에 대한 len()의 계산 비용을 자세히 살펴봅니다.

O(1) 내장 유형 전반의 복잡성

핵심 사항은 len() 함수가 O(1)로 표시되는 일정한 시간 복잡도에서 작동한다는 것입니다. 이는 데이터 구조의 크기에 관계없이 길이를 결정하는 데 고정된 시간이 걸린다는 것을 의미합니다. 목록, 튜플, 문자열, 사전은 물론 집합과 배열을 포함하여 언급된 모든 내장 유형에 대해 len()은 일관되게 이러한 효율성을 나타냅니다.

이 동작은 이러한 동작의 내부 구현에 기인합니다. 데이터 구조. 목록과 튜플을 사용하면 길이가 객체 자체의 속성으로 저장되므로 직접적이고 즉각적인 액세스가 가능합니다. 문자열은 불변이므로 길이가 전체적으로 일정하게 유지되므로 len()을 빠르게 작업할 수 있습니다. 사전은 구조의 변경 사항을 효율적으로 수용하고 len()에 대한 일관된 조회 시간을 유지하는 해시 테이블에 키-값 쌍을 저장합니다.

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