Python 的 len() 函数对于不同的数据结构有多高效？

了解 Python 内置数据结构中 len() 函数的成本

Python 中内置 len() 函数是确定各种数据结构长度的重要工具。它的效率至关重要，尤其是在处理大型数据集时。本文深入研究了 len() 对于不同内置数据类型（例如列表、元组、字符串和字典）的计算成本。

跨内置类型的 O(1) 复杂性

关键要点是 len() 函数以恒定的时间复杂度运行，表示为 O(1)。这意味着无论数据结构的大小如何，都需要固定的时间来确定长度。对于提到的所有内置类型，包括列表、元组、字符串和字典，以及集合和数组，len() 始终表现出这种效率。

此行为归因于这些的内部实现数据结构。对于列表和元组，长度存储为对象本身的属性，允许直接和即时访问。字符串是不可变的，因此它们的长度始终保持不变，这使得 len() 成为一个快速操作。字典将它们的键值对存储在哈希表中，该哈希表可以有效地适应结构的变化，从而保持 len() 的查找时间一致。

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