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标题: 【郑州校区】 python数据结构与算法（3） [打印本页]

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作者: 谷粒姐姐    时间: 2018-11-27 15:44
标题: 【郑州校区】 python数据结构与算法（3）
Python内置类型性能分析 timeit模块
timeit模块可以⽤来测试⼀⼩段Python代码的执⾏速度。
class        timeit.Timer(stmt='pass',        setup='pass',        timer=<timer function>)
Timer是测量⼩段代码执⾏速度的类。
stmt参数是要测试的代码语句（statment）；
setup参数是运⾏代码时需要的设置；
timer参数是⼀个定时器函数，与平台有关。
timeit.Timer.timeit(number=1000000)
Timer类中测试语句执⾏速度的对象⽅法。number参数是测试代码时的测试 次数，默认为1000000次。⽅法返回执⾏代码的平均耗时，⼀个float类型的 秒数。
list的操作测试

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def        t1():                        l        =        []                        for        i        in        range(1000):                                                l        =        l        +         def        t2():                        l        =        []                        for        i        in        range(1000):                                                l.append(i) def        t3():

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        l        =        [i        for        i        in        range(1000)] def        t4():                        l        =        list(range(1000))

from        timeit        import        Timer

timer1        =        Timer("t1()",        "from        __main__        import        t1") print("concat        ",timer1.timeit(number=1000),        "seconds") timer2        =        Timer("t2()",        "from        __main__        import        t2") print("append        ",timer2.timeit(number=1000),        "seconds") timer3        =        Timer("t3()",        "from        __main__        import        t3") print("comprehension        ",timer3.timeit(number=1000),        "seconds") timer4        =        Timer("t4()",        "from        __main__        import        t4") print("list        range        ",timer4.timeit(number=1000),        "seconds")

#        ('concat        ',        1.7890608310699463,        'seconds') #        ('append        ',        0.13796091079711914,        'seconds') #        ('comprehension        ',        0.05671119689941406,        'seconds') #        ('list        range        ',        0.014147043228149414,        'seconds')

pop操作测试

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x        =        range(2000000) pop_zero        =        Timer("x.pop(0)","from        __main__        import        x") print("pop_zero        ",pop_zero.timeit(number=1000),        "seconds") x        =        range(2000000) pop_end        =        Timer("x.pop()","from        __main__        import        x") print("pop_end        ",pop_end.timeit(number=1000),        "seconds")

#        ('pop_zero        ',        1.9101738929748535,        'seconds') #        ('pop_end        ',        0.00023603439331054688,        'seconds')

测试pop操作：从结果可以看出，pop最后⼀个元素的效率远远⾼于pop第⼀ 个元素

可以⾃⾏尝试下list的append(value)和insert(0,value),即⼀个后⾯插⼊ 和⼀个前⾯插⼊？？？

list内置操作的时间复杂度


dict内置操作的时间复杂度

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