python bisect是O（n ^ 2）？

Question

我正在运行一个简单的测试，以监控使用bisect库排序到列表所需的时间

import numpy as np
import bisect

def get_time(N):
    myl = []
    a = time.time()
    for i in np.arange(N):
        bisect.insort_left(myl, random.randint(0,1000000) )
    b = time.time()
    return (b-a)

所以我称之为：

t_dict = {}
for N in [1000,5000,10000,50000,100000,200000,300000,400000,500000]:
    t_dict[N] = get_time(N)

并绘制结果：

我会猜到/希望insort最多O(nlog(n))。从文档中可以看出：

＆＃34;请记住，O（log n）搜索由缓慢的O（n）插入步骤控制。＆＃34;

我在这里缺少什么？

编辑：我错过了一些非常明显的东西。无论如何，我想使用SortedContainers包中的SortedList以同样的方式更新问题：

非常快的东西！

Answer 1

bisect是O（logN）。但是，插入列表是O（N）。你这样做了N次。

来自bisect.insort_left() documentation：

  

请记住，慢速O（n）插入步骤的O（log n）搜索支配。

因此，插入仍为O（N），O（logN）搜索时间（渐近地）与此相比无关紧要。所以整体，你的定时测试花了N倍O（N）== O（N ^ 2）时间。