python集合操作的时间复杂度？答案

【问题标题】：Time complexity of python set operations?python集合操作的时间复杂度？
【发布时间】：2011-11-13 04:00:49
【问题描述】：

Big O 表示法中 python 的每个集合操作的时间复杂度是多少？

我正在使用 Python 的 set type 对大量项目进行操作。我想知道每个操作的性能将如何受到集合大小的影响。例如add，成员资格测试：

myset = set()
myset.add('foo')
'foo' in myset

谷歌搜索没有找到任何资源，但仔细考虑 Python 的集合实现的时间复杂度似乎是合理的。

如果存在，指向this 之类的链接会很棒。如果没有类似的东西，那么也许我们可以解决它？

求所有集合操作的时间复杂度的加分项。

【问题讨论】：

虽然 GWW 的链接提供了非常丰富的信息，但您可以通过理解它们只是 python 字典的特殊情况（键，但没有值）来推断 python 集合的时间复杂度。所以，如果你知道哈希映射上操作的时间复杂度，你就差不多了。

【解决方案1】：

操作in 应该与容器的大小无关，即。 O(1) -- 给定一个最优散列函数。对于 Python 字符串，这应该几乎为真。散列字符串总是很关键，Python 应该很聪明，因此您可以期待接近最佳的结果。

【讨论】：

【解决方案2】：

根据Python wiki: Time complexity，set 实现为hash table。因此，您可以期望在 O(1) 平均时间内查找/插入/删除。除非您的哈希表的负载因子太高，否则您将面临冲突和 O(n)。

附：出于某种原因，他们声称删除操作需要 O(n)，这看起来像是一个错误的输入。

附言CPython 也是如此，pypy 是 different story。

【讨论】：

【解决方案3】：

其他答案没有谈到集合上的两个关键操作：联合和交集。在最坏的情况下，联合将采用 O(n+m) 而交集将采用 O(min(x,y))，前提是集合中具有相同哈希的元素不多。常见操作的时间复杂度列表可以在这里找到：https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity

【讨论】：