下面python3代码的时间复杂度：答案

【问题标题】：Time complexity of the python3 code below:下面python3代码的时间复杂度：
【发布时间】：2021-07-15 19:08:09
【问题描述】：

if val in my_list:
    return my_list.index(val)

'in' 运算符的平均复杂度为 O(n)。 index() 在最坏情况下的复杂度为 O(n)。那么这两行代码的复杂度是指数级的，即 O(n^2) 吗？还是 O(n) ？

【问题讨论】：

List 是一种类型，而不是实例化对象，因此List 不会包含val 可能包含的值。
List 很可能是列表的一个实例。那将是糟糕的做法，但完全合法。
是的，它可以，因为它会编译（可能）。但是。

标签： python-3.x indexing time-complexity

【解决方案1】：

假设List 被替换为一个有效的变量名，它应该是 O(n)（正如 Nathaniel 提到的）。 in 操作平均运行 n/2 次，在某些情况下，index 操作平均再次运行 n/2 次。 -> O(n) + O(n) = O(n)

为什么不对索引本身使用 for 循环？

【讨论】：

我不认为这是正确的？即使List 是一个保存列表的变量（而不是Python 类型List），if val in 应该是O(n)，最坏的index() 是O(n)，这意味着这将是O(2n) -> O(n)。
@NathanielFord 是的，你是对的，谢谢你的更正。

【解决方案2】：

一般来说，如果你有两个O(n) 操作，只有在后一个操作发生每次前一个操作运行时，它才会变成O(n^2)。在这种情况下，if 是一个分支 - 您可以沿着 True 评估分支或 False 评估分支。

因此，您有：

if val in my_list -> evaluates to false, takes O(n) to check each element
End, because there is nothing else to do here. Total of O(n).

或者

if val in my_list -> e evaluates to true, takes O(n) to check each element
my_list.index(val) -> find the index, takes O(n) to check each element
End. Total is O(n) plus O(n)

比较一下：

for i in my_list:
    if i % 2 == 0:
        print("Index of even number is {}", my_list.index(i))

这里我们正在遍历列表，并且在每个元素上我们可能会重新遍历整个列表。这将是O(n^2)。（很容易；实际上这是O(n log n)，因为我们知道index() 永远不会超过当前索引。很难设计一个使用index 实际达到指数的示例。）

【讨论】：