s.append时间复杂度
时间: 2024-06-24 08:02:25 浏览: 13
`append()` 是 Python 中列表(list)的一个方法,用于在列表的末尾添加一个元素。在内部实现上,Python 列表是动态数组(dynamic array),所以添加元素的时间复杂度通常是 O(1),即常数时间,因为它直接在数组的末尾扩展空间,然后将新元素添加进去。
然而,如果列表已接近其容量的最大值,Python 会自动创建一个新的更大的数组来容纳更多元素,这个过程称为“扩容”(resizing)。在扩容时,需要将所有现有元素复制到新的数组,这会导致一次线性的操作,时间复杂度为 O(n)。但这通常是在列表增长非常大的情况下才会发生,日常使用中几乎可以忽略。
总结来说,`append()` 的常见时间复杂度是 O(1),但在极端情况下,扩容时的时间复杂度为 O(n)。
相关问题
分析以下算法复杂度 import itertools if __name__ == "__main__": nums = list(map(int, input().split(","))) n = int(input()) combinations = [] nums.sort() for i in range(n, len(nums) + 1): for combination in itertools.combinations(nums, i): combinations.append(",".join(map(str, combination))) if len(combinations) > 0: for s in sorted(combinations): print(s) else: print("None")
这段代码主要是实现了给定一个整数数组和一个整数n,输出数组中长度为n的所有组合。
算法复杂度分析如下:
1. 首先将输入的整数数组进行排序,时间复杂度为O(nlogn)。
2. 然后从n开始到整个数组长度的范围内枚举组合的长度,时间复杂度为O(n)。
3. 在每个长度下,使用itertools的combinations函数来生成所有的组合,时间复杂度为O(C(n, i)),其中C(n, i)表示从n个元素中选取i个元素的组合数。
4. 将每个组合转换成字符串,并存储在一个列表中,时间复杂度为O(len(combinations)),其中combinations表示所有的组合。
5. 最后将字符串列表进行排序并输出,时间复杂度为O(len(combinations)log(len(combinations)))。
因此,总的时间复杂度为O(nlogn + n × Σ(C(n, i)) + len(combinations)log(len(combinations))),其中Σ(C(n, i))表示i从n到数组长度的组合数之和。可以看出,当n较小时,时间复杂度会比较小,但当n趋近于数组长度时,时间复杂度会变得非常大。
def nth_prime(n): primes=[2] num=3 while len(primes)<n: for p in primes: if num%p==0: break else: primes.append(num) num+=2 return primes[-1] s=int(input()) print(nth_prime(s)) 怎么优化
可以考虑使用更高效的素数筛法来优化代码。例如,可以使用埃氏筛法或欧拉筛法,这两种算法都可以更快地生成素数序列。
下面是欧拉筛法的实现示例:
```python
def nth_prime(n):
is_prime = [True] * (n * 20)
primes = []
for i in range(2, n * 20):
if is_prime[i]:
primes.append(i)
for p in primes:
if i * p >= n * 20:
break
is_prime[i * p] = False
if i % p == 0:
break
return primes[n - 1]
s = int(input())
print(nth_prime(s))
```
这个实现中,我们首先创建一个长度为 n*20 的布尔数组 is_prime,用来表示每个数是否为素数。然后从 2 开始遍历到 n*20,如果当前数是素数,将其添加到 primes 列表中。接着,遍历 primes 列表中的素数,将当前素数与后面的数相乘,将其标记为合数。如果当前数可以整除已知素数,则停止遍历,因为这个数已经被标记为合数了。最后返回第 n 个素数。
注意,欧拉筛法的时间复杂度为 O(n log log n),相比埃氏筛法的 O(n log n) 更优秀。
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