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python - 访问 Python dict 的时间复杂度

coder 2023-05-24 原文

我正在编写一个简单的 Python 程序。

我的程序似乎受到字典线性访问的影响， 尽管算法是二次方的，但它的运行时间呈指数增长。
我使用字典来内存值。这似乎是一个瓶颈。

我正在散列的值是点的元组。 每个点为:(x,y), 0 <= x,y=""><=>
字典中的每个键是:2-5个点的元组:((x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4))

读取 key 的次数比写入次数多很多倍。

我是否正确地认为 python dicts 会受到此类输入的线性访问时间的影响？

据我所知，集合保证了对数访问时间。
如何在 Python 中使用集合(或类似的东西)模拟 dicts？

edit 根据要求，这里有一个(简化)版本的内存功能:

def memoize(fun):
    memoized = {}
    def memo(*args):
        key = args
        if not key in memoized:
            memoized[key] = fun(*args)
        return memoized[key]
    return memo

最佳答案

见 Time Complexity . python dict是一个hashmap，因此如果hash函数不好并导致很多冲突，最坏的情况是O(n)。然而，这是一种非常罕见的情况，其中添加的每个项目都具有相同的哈希值，因此被添加到同一个链中，这对于主要的 Python 实现来说非常不太可能。平均时间复杂度当然是 O(1)。

最好的方法是检查并查看您正在使用的对象的哈希值。 CPython Dict使用 int PyObject_Hash (PyObject *o)这相当于 hash(o)。

经过快速检查，我还没有找到两个哈希到相同值的元组，这表明查找是 O(1)

l = []
for x in range(0, 50):
    for y in range(0, 50):
        if hash((x,y)) in l:
            print "Fail: ", (x,y)
        l.append(hash((x,y)))
print "Test Finished"

CodePad (24小时可用)

关于python - 访问 Python dict 的时间复杂度，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1963507/

pythonsectionnoreferrerhashdictionarycomplexity-theory

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