python字典复杂度

python字典复杂度相关知识

• python list操作复杂度

  python list操作复杂度，详见下方：
• Python核心数据结构时间复杂度

  为什么？ 对于编程来说，选择正确的数据结构是至关重要的。 特别是，如果算法是计算密集型的，例如训练机器学习模型的算法或处理大数据的算法，那么认真仔细的选择合适的数据结构是必要前提工作。如果使用了不合适的数据结构，最终会严重影响应用程序的性能。 孙子兵法: "先胜而后战，先战而后败"！ 思考如何组织数据，已经立于编程不败之地了！ 所以接下来，给大家分享下如何评估时间复杂度以及Python核心数据结构的复杂度。 本文解释了 Python 中数据结构关键操作的 Big-O 表示法。
• Python入门学习系列——Python字典

  Python 字典 在Python中，字典是一系列键值对。每个键都与一个值相关联，可以使用键来访问与之相关联的值。与键相关联的值可以是任何值，包括数字、字符串、列表、字典等其他任何Python对象。 Python中字典的使用和Javascript中的json对象特别的类似。 字典的创建 在创建一个字典时，字典的键和值之间用冒号分割，每一组键-值对之间用逗号分割，整个键值对放在花括号的内部，形式如下： dic={'key1':'value1','key2':'value2'} 例如： >>> mydic={'name':'小明','age':18,'sex':'男'}
• python-010-字典

  字典键key：拼音值value：页码key-value:键值对字典是python中唯一的映射类型，指两个元素之间一一对应的关系（注明：字典是映射类型，不是序列类型）brand=['外星人'，‘戴尔’，‘联想’，‘苹果’]English=['AlienWare','Dell','Lenovo','Apple']#品牌与英文一一对应print('外星人---','AlienWare')显示不出来中文，ASCII是十进制， 此时utf-8用的是Unicode，对应的是十六进制的数据，此时转换过程#不行，byteString,十进制,unicodeString 十六进制，python2默认十进制，·字典的创建于访问dict：字典可以dict(),n内置方法d={}表示形式d={'外星人':'AlienWare','戴尔':&#

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• 4.2 空间复杂度 空间复杂度类似，我们将问题的规模和算法所需的存储空间一一映射，得到的函数称之为空间复杂度。就目前业界而言，由于存储本身的廉价性，算法工程师们大多将算法的优化集中在时间复杂度上，所以往往将时间复杂度当做衡量一个算法好坏的标准。当然时间复杂度低且空间复杂度也低的算法是最好的选择，但是往往二者不能得兼，很多问题也需要具体情况具体分析。
• 3. 希尔排序复杂度分析 希尔排序的时间复杂度比较难计算，这里直接给出相关结果：时间复杂度：最坏情况下，每两个数都要比较并交换一次，因此最坏情况下的时间复杂度为O(n2)O(n^2)O(n2)最好情况下，数组是有序的，不需要交换，只需要比较，因此最好情况下的时间复杂度为 O(n)O(n)O(n)；它的平均复杂度可以达到 O(n1.3)O(n^{1.3})O(n1.3)；空间复杂度：由于采用数据交换的方式，并没有用到额外的空间，所以空间复杂度为 O(1)O(1)O(1)。
• 4. 冒泡排序算法复杂度分析 对于算法的复杂度分析，会考虑以下几种情况：时间复杂度：注意，这里的复杂度其实是包含 3 种情况，分别是最优复杂度、最坏情况复杂度和平均复杂度。由于我们不管怎么样，进行的 for 循环次数为： (n−1)+(n−2)+...+1=O(n2)(n-1) + (n-2) + ... + 1 = O(n^2)(n−1)+(n−2)+...+1=O(n2)所以所有情况的复杂度都是 O(n2)O(n^2)O(n2)。但是对于最优的情况呢，有没有优化空间？要想在序列已有序的情况下使复杂度为 O (n)，其实只需要增加一个标记量，如果内部循环没有发生任何的交换（swap），则表示序列已经有序，此时可以跳出循环。这杨我们对前面的代码进行简单的优化下：def bubble_sort(nums): # 在这里添加一个交换的标记 swapped = False for i in range(len(nums) - 1): for j in range(0, len(nums) - i - 1): if nums[j] > nums[j + 1]: nums[j], nums[j + 1] = nums[j + 1], nums[j] # 出现了元素交换则标记 swapped = True # 如果一次循环都没有交换过数据，说明数据本身是有序的，则直接返回不用继续冒泡 if not swapped: break上面简单添加了一个交换的标记，如果一轮冒泡中不存在数据交换，说明数据本身有序，那么可以直接退出循环，不用继续冒泡排序。空间复杂度：很明显这里我们没有用到额外的空间，冒泡排序的空间复杂度就是单纯的问题规模，也就是 O(n)O(n)O(n)。
• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值
• 5. 分治法的时间复杂度分析 分治法的时间复杂度可以这样来分析，假设对于规模为 n 的问题，其直接计算的复杂度为 O(n2)O(n^2)O(n2)。那么我们看一下分解成 2 个子问题后其复杂度如何？我们以前面的归并排序的为例，如果是采用前面的选择排序、冒泡排序，算法的复杂度为 O(n2)O(n^2)O(n2)，我们将其分解成两个 n2\frac{n}{2}2n​ 长度的列表进行排序后再合并，这样一次分解的时间复杂度为：(n2)2+(n2)2+n=n22+n(\frac{n}{2})^2+(\frac{n}{2})^2+n=\frac{n^2}{2}+n(2n​)2+(2n​)2+n=2n2​+n注意：后面的 n 为合并方法的时间复杂度。如果问题规模 n 非常大，此时一次分解再合并后的时间复杂度相比原算法少了一半，如果我们再次分解问题规模呢？(n4)2+(n4)2+n2=n28+n2(\frac{n}{4})^2+(\frac{n}{4})^2+\frac{n}{2}=\frac{n^2}{8}+\frac{n}{2}(4n​)2+(4n​)2+2n​=8n2​+2n​可以看到再次减少大约一半的计算量！！！如果原问题的复杂度是 O(n3)O(n^3)O(n3) 甚至 O(2n)O(2^n)O(2n) ，那么使用分治算法能明显改进原算法性能，当前前提是该算法能进行分治求解。对于前面归并排序问题，其平均的时间复杂度最终可以达到 O(n∗logn)O(n*logn)O(n∗logn)。
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：

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