Question

我需要创建一个包含n个项目的列表，这些项目都等于0，我使用了这个方法：

list = [0] * n

是时间复杂度O（n）还是O（1）？

如果它是O（n）是否是以O（1）复杂度实现此列表的一种方式？

Answer 1

创建 n 零的（密集）列表不能在O（1）中完成。您唯一的选择是查看一些稀疏或惰性数据结构。根据您要使用的内容，一个选项可能是itertools.repeat()。

a = itertools.repeat(0, n)

将在O（1）中执行。当然，迭代它仍然是O（ n ）。

Answer 2

在O(1)时间内分配大对象的一种方法是（取决于您的基础操作系统）mmap.mmap，请参阅https://docs.python.org/2/library/mmap.html。但是，它不是具有所有灵活性的list - 它的行为就像一个可变的字符数组。

有时这仍然有用。在Python 3的最新版本中，您可以在memoryview的结果上放置mmap，并在eb调用.cast('L')上获取与整数序列相同的内存视图（两个操作） O(1)）。仍然不是列表 - 您不会获得list丰富的灵活性和全方位的方法 - 但是，更有可能提供帮助... < / p>

补充说：这确实提醒了许多年前我正在努力将一个大型CAD应用程序移植到当时全新的AIX版本和基于Power的IBM工作站时的时间。 malloc本质上是即时的 - 内核只是在幕后用CPU中的内存映射硬件做了一些魔术。

然而 ...实际上访问第一次远离malloc区域的项目（比如N字节形成其开头）可能需要{ {1}}因为所有需要的页面实际上都已分配 - 如果系统无法在您的进程的地址空间中找到或释放那么多页面，那么甚至可能导致崩溃（IOW，{{1 ＆＃34;首先过度使用＆＃34;内存！）。

正如您可以想象的那样，对最初为O(N)的更传统实现开发的应用程序造成破坏性破坏：应用程序检查malloc的返回值 - 如果为0，则需要采取适当的补救措施动作（最坏的情况，只是让用户知道他们想要的操作由于缺乏记忆而无法执行）;否则，它假设它刚刚分配的内存实际上是 ......有时最终崩溃了＆＃34;随机＆＃34;沿途的景点： - ）。

解决方案只是中等难度 - 将malloc包装到一个函数中，后缀实际上触及＆＃34;名义上分配的＆＃34;的正确子集。页面，以确保它们实际上都在那里（很难捕捉到在这种时候可能出现的低级错误，但最终我设法找到了一种方法，只需要一点汇编语言编码我记得）。当然，这个确实再次包裹malloc malloc ......似乎没有免费午餐这样的东西，他们有认为 - ？！）

我不确定malloc在您感兴趣的所有平台上从这一点开始实际表现如何 - 没有什么可以实现的，但实际上是实验，我猜！ - ）（如果它那么结果提供免费午餐，至少在流行的平台上，现在值得庆祝： - ）。

Answer 3

你也可以为发生器推出自己的方法：

def foo(num, times):
    for a in range(0, times):
        yield num

在我的机器中进行分析后：

import timeit

code = """
def foo(num, times):
    for a in range(0, times):
        yield num
"""
print timeit.timeit("foo(0,1)", setup=code)
print timeit.timeit("foo(0,2**8)", setup=code)

# 0.310677051544
# 0.32208776474

初始化大小n列表的复杂性？

3 个答案: