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Python内のlist.index（x）の複雑さ

私はこれについて言及しています： http://docs.python.org/tutorial/datastructures.html

ビッグO表記の観点から、list.index(x)関数の実行時間はどれくらいですか？

pythonalgorithmlistbig-operformance
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user734027

それはO（n）です。以下もチェックしてください： http://wiki.python.org/moin/TimeComplexity

このページでは、現在のCPythonでのさまざまな操作の時間の複雑さ（別名「Big O」または「Big Oh」）について説明します。その他のPython実装（またはCPythonの古いバージョンまたはまだ開発中のバージョン）は、パフォーマンス特性が若干異なる場合があります。ただし、一般に、 O（log n）...

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zeekay

上記のドキュメントによると：

list.index(x)

値がxである最初の項目のリスト内のインデックスを返します。無い場合はエラーとなります。

これは検索を意味します。効果的にやっているx in sですが、TrueまたはFalseを返すのではなく、xのインデックスを返します。そのため、O（n）の リストされている時間の複雑さ を使用します。

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user257111

すべてのリスト実装は、線形検索（たとえば、list.index）のO(n)複雑さ）を持ちます。たぶん、もっと悪いいくつかの奇抜な実装があるかもしれませんが...

順序付きリストやセットなどのさまざまなデータ構造を使用することで、検索の複雑さを改善できます。これらは通常、バイナリツリーで実装されます。ただし、これらのデータ構造は、含まれる要素に制約を課します。バイナリツリーの場合、要素は順序付け可能である必要がありますが、ルックアップコストはO（log n）まで下がります。

前述のように、標準のランタイムコストについてはこちらをご覧くださいPythonデータ構造： http://wiki.python.org/moin/TimeComplexity

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Alex Smith

次のコードを使用してタイミングを確認します。その複雑さはO（n）です。

import time


class TimeChecker:

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __enter__(self):
        self.start = self.get_time_in_sec()
        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        now = self.get_time_in_sec()
        time_taken = now - self.start  # in seconds
        print("Time Taken by " + self.name + ": " + str(time_taken))

    def get_time_in_sec(self):
        return int(round(time.time() * 1000))


def test_list_index_func(range_num):
    lis = [1,2,3,4,5]
    with TimeChecker('Process 1') as tim:
        for i in range(range_num):
            lis.index(4)

test_list_index_func(1000)
test_list_index_func(10000)
test_list_index_func(100000)
test_list_index_func(1000000)

print("Time: O(n)")
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Geetesh Gupta