Python 的 len() 函數對於不同的資料結構有多有效率？

了解Python 內建資料結構中len() 函數的成本

Python 中內建len() 函數是決定各種資料結構長度的重要工具。它的效率至關重要，尤其是在處理大型資料集時。本文深入研究了 len() 對於不同內建資料類型（例如列表、元組、字串和字典）的計算成本。

跨內建類型的 O(1) 複雜度

關鍵要點是 len() 函數以恆定的時間複雜度運行，表示為 O(1)。這意味著無論資料結構的大小如何，都需要固定的時間來確定長度。對於提到的所有內建類型，包括列表、元組、字串和字典，以及集合和數組，len() 始終表現出這種效率。

此行為歸因於這些的內部實作資料結構。對於清單和元組，長度儲存為物件本身的屬性，允許直接和即時存取。字串是不可變的，因此它們的長度始終保持不變，這使得 len() 成為一個快速操作。字典將它們的鍵值對存儲在哈希表中，該哈希表可以有效地適應結構的變化，從而保持 len() 的查找時間一致。

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