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len（）関数のコスト

len() 組み込み関数Pythonのコストはいくらですか？ （リスト/タプル/文字列/辞書）

pythonalgorithmcollectionscomplexity-theory
248
Imran

O（1）（一定の時間、要素の実際の長さに依存しない-非常に高速）言及したすべての型に加えて、setおよびarray.arrayなどのその他のものです。

287
Alex Martelli

これらのデータ型でlen（）を呼び出すことは、O(1) in CPython で、Python言語の最も一般的な実装です。 CPythonのさまざまな関数のアルゴリズムの複雑さを提供するテーブルへのリンクを次に示します。

TimeComplexity Python Wikiページ

131
James Thompson

これらのオブジェクトはすべて、独自の長さを追跡します。長さを抽出する時間は小さく（big-O表記のO（1））、大部分[Cの用語ではなくPythonの用語で書かれた大まかな説明）で構成されます。辞書とそれをオブジェクトの__len__メソッドを検索し、それを呼び出すbuilt_in len関数にディスパッチします...しなければならないのはreturn self.lengthだけです

68
John Machin

以下の測定値は、よく使用されるデータ構造のlen()がO(1)であることの証拠を提供します。

timeitに関する注意：-sフラグが使用され、2つの文字列がtimeitに渡されると、最初の文字列は一度だけ実行され、時間は計測されません。

リスト：

$ python -m timeit -s "l = range(10);" "len(l)"
10000000 loops, best of 3: 0.0677 usec per loop

$ python -m timeit -s "l = range(1000000);" "len(l)"
10000000 loops, best of 3: 0.0688 usec per loop

タプル：

$ python -m timeit -s "t = (1,)*10;" "len(t)"
10000000 loops, best of 3: 0.0712 usec per loop

$ python -m timeit -s "t = (1,)*1000000;" "len(t)"
10000000 loops, best of 3: 0.0699 usec per loop

文字列：

$ python -m timeit -s "s = '1'*10;" "len(s)"
10000000 loops, best of 3: 0.0713 usec per loop

$ python -m timeit -s "s = '1'*1000000;" "len(s)"
10000000 loops, best of 3: 0.0686 usec per loop

辞書（2.7+で利用可能な辞書理解）：

$ python -mtimeit -s"d = {i:j for i,j in enumerate(range(10))};" "len(d)"
10000000 loops, best of 3: 0.0711 usec per loop

$ python -mtimeit -s"d = {i:j for i,j in enumerate(range(1000000))};" "len(d)"
10000000 loops, best of 3: 0.0727 usec per loop

アレイ：

$ python -mtimeit -s"import array;a=array.array('i',range(10));" "len(a)"
10000000 loops, best of 3: 0.0682 usec per loop

$ python -mtimeit -s"import array;a=array.array('i',range(1000000));" "len(a)"
10000000 loops, best of 3: 0.0753 usec per loop

セット（2.7以上で利用可能なセット理解）：

$ python -mtimeit -s"s = {i for i in range(10)};" "len(s)"
10000000 loops, best of 3: 0.0754 usec per loop

$ python -mtimeit -s"s = {i for i in range(1000000)};" "len(s)"
10000000 loops, best of 3: 0.0713 usec per loop

Deque：

$ python -mtimeit -s"from collections import deque;d=deque(range(10));" "len(d)"
100000000 loops, best of 3: 0.0163 usec per loop

$ python -mtimeit -s"from collections import deque;d=deque(range(1000000));" "len(d)"
100000000 loops, best of 3: 0.0163 usec per loop
66
bernie

lenはO(1)です。これは、RAMにリストがテーブルとして格納されるため（一連の連続したアドレス）。テーブルがいつ停止するかを知るには、長さと開始点の2つのことが必要です。 len（）がO（1）である理由は、コンピューターが値を保存するため、ルックアップするだけです。

5
RAHUL KUMAR

リストのサイズに依存するPythonのlen（）を考えてきたので、複数回使用する場合は常に変数に長さを格納します。しかし、今日、デバッグ中にリストオブジェクトの__len__属性に気づいたので、len（）はそれをフェッチするだけである必要があり、複雑なO（1）になります。だから誰かがすでにそれを尋ねて、この投稿に出会ったかどうかをグーグルで調べた。

0
AYUSH SENAPATI