Question

我想知道这段代码的Big-O是什么

def clear_list(my_list):
    while len(my_list) > 0:
        my_list.pop(0)
    return my_list

是O（n ^ 2）还是O（n），因为while循环是O（n）或O（1），pop(0)也是O（n）。我不认为while循环是O（log n），因为在while循环中没有比较的值被减半。

Answer 1

我只是为你做了基准测试（编辑：我认为回报是错误的，因为否则为什么我甚至）

from time import time
def check(size):
    a = range(size)
    start = time()
    clear_list(a)
    return time() - start
check(40000) # About .4 seconds on my computer
check(80000) # About 1.6 seconds on my computer

显然O（n ²）

Answer 2

是O（N ^ 2）：

while循环需要N步，直到所有元素都被删除。
list.pop(0)是O（N）;下面列表中的所有元素都必须向上移动一步。缩短列表每个步骤仍然可以在整个过程中平均提供1/2 N步，其中1/2可以忽略（渐开视角时无关紧要）。

Answer 3

它将是O（n ^ 2）因为在while循环中你必须遍历所有n个元素，并且在pop中你必须移动所有跟随的元素第一个元素。

以下是相关答案的链接： What is the time complexity of popping elements from list in Python?

一个while循环的大O.

3 个答案: