Python中str.replace函数的Big O表示法是什么？

Question

Python中str.replace函数的大符号是什么？

总是O（n）吗？

str = "this is string example"
print str.replace("is", "was")

thwas was string example

Answer 1

Big O表示法是在最坏情况下计算的，而最糟糕情况下的Python源代码只是“找到substr的下一个位置，替换并进一步”。 一个替换执行O（n）操作（复制字符串）。 根据{{​​3}}的一次搜索，在最坏的情况下进行O（n * m）操作。 而且由于它可以达到n / m替换，总的来说应该是令人惊讶的O（n * n）。

Answer 2

我编写了一个测试，我认为这是最糟糕的情况 - 一遍又一遍地重复一个字符串，我们用另一个字符串替换所说的字符串。由于t/n会因n增加而增加，因此最糟糕的情况似乎与O(n)一样经验。但我真的无法与@NickolayOlshevsky的帖子争论。

import time
from matplotlib import pyplot as plt

x=[10]
while x[-1]<10**8:
    x.append(int(x[len(x)-1]*1.5))

y = [0]*len(x)

nst = 'abcd'
sst = 'abcd'

for ix,i in enumerate(x):
    s = ''.join([nst]*i)
    t = time.time()
    s = s.replace(sst,'efgh')
    y[ix] = time.time()-t

x = [a*len(nst) for a in x]

%matplotlib inline
fig, (ax1,ax2) = plt.subplots(2, sharex=True)
fig.set_size_inches(8, 6)
ax1.set_xscale('log')
ax1.set_yscale('log')
ax1.set_xlabel('n')
ax1.set_ylabel('t')
ax1.plot(x,y)
ax2.set_xscale('log')
ax2.set_yscale('log')
ax2.set_xlabel('n')
ax2.set_ylabel('t/n')
ax2.plot(x,[a/b for a,b in zip(x,y)])