字典方法'get（key）'的BigO答案

【问题标题】：BigO for dictionary method 'get(key)'字典方法'get（key）'的BigO
【发布时间】：2013-05-31 08:31:29
【问题描述】：

有人知道 python 的字典 'get(key)' 方法的 O(?) 是多少吗？

我已经使用 cProfile 模块对其进行了测试，并在字典中获得了 100、1000、10000、100000、1000000、100000000 条记录的相同时间结果。

是不是说python的字典对任意键都提供了O(1)的访问时间？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

答案是 - 是的，因为 Python dicts 使用哈希来存储键。哈希表访问其密钥的平均时间复杂度为O(1) - 在此处阅读更多信息http://en.wikipedia.org/wiki/Hash_table。

密钥检索的最坏情况是O(n)，其中n 是dictionary 中的密钥数。（@Michael Butscher）。

【讨论】：

除了具有大量哈希冲突的病理情况。最坏的情况是 O(n)，其中 n 是键的数量
最坏的情况是非常非常非常难以达到。
感谢@MichaelButscher！直到你提到这一点，我才意识到这是可能的，因为彩虹表是如此成功，人们不会怀疑它们会有瓶颈。
@MorganWilde 是的，您可能还需要实现 __eq__ 以进行正确检查（以防散列冲突）
这不是摊销时间复杂度。摊销复杂度意味着：对于字典上的任何 n 个操作序列，total 时间就好像每个操作花费了 O(1) 时间——尽管单个操作可能仍需要更多时间。一个例子是追加到一个过度分配的数组，其中追加。正如wiki.python.org/moin/TimeComplexity 所说，正确的术语是average。

【解决方案2】：

是的，对于任何键，它实际上都是 O(1)。

【讨论】：