Question

我面临的问题是在O（1）复杂度的列表中查找/检查项目。以下具有O（n）的复杂性：

'foo' in list_bar

由于您在in上使用list关键字，因此其复杂度为O（n）。（请参阅Python Time Complexity）

但是，如果您在in上使用set关键字，则其复杂度为O（1）。

我需要弄清楚列表的O（1）复杂性而不是集合的原因主要是由于需要考虑列表中的重复项目。集不允许重复。一个很好的例子是：

chars_available = ['h', 'e', 'l', 'o', 'o', 'z']
chars_needed = ['h', 'e', 'l', 'l', 'o']

def foo(chars_available, chars_needed):
    cpy_needed = list(chars_needed)
    for char in cpy_needed:
        if char in chars_available:
            chars_available.remove(char)
            chars_needed.remove(char)
        if not chars_needed: return True  # if chars_needed == []
    return False

foo(chars_available, chars_needed)

这个例子不是重点，所以请尽量不要偏离它。重点仍然是试图在列表中查找项目时获得O（1）复杂性。我将如何以蟒蛇的方式实现这一目标？

（作为额外的功劳，如果您确实希望以Python，伪代码或其他语言显示更好的方式来执行该操作，我很乐意阅读它。）

谢谢！

修改

为了回应Ami Tavory的回答，我了解到你不能比O（n）更快地制作列表，但collections.Counter()的建议有助于解决我正在处理的应用程序。我正在为Stack Overflow上传更快的解决方案，性能非常出色！如果我没有弄错（如果我错了，请纠正我），它应该是O（1），因为它只涉及可散列值而没有循环迭代。

from collections import Counter
chars_available = ['h', 'e', 'l', 'o', 'o', 'z']
chars_needed = ['h', 'e', 'l', 'l', 'o']

def foo(chars_available, chars_needed):
    counter_available = Counter(chars_available)
    counter_needed = Counter(chars_needed)
    out = counter_needed - counter_available
    if not list(out.elements()): return True
    else: return False

foo(chars_available, chars_needed)

非常快，非常pythonic！谢谢！

Answer 1

通常，在list中不可能在恒定时间内找到元素。您可以假设维护list和set，但更新操作将需要线性时间。

你提到你的动机是

列表而非集合主要是由于需要考虑列表中的重复项目。集合不允许重复。

并要求不要关注这个例子。如果这是您的动机，您可能希望使用set而不是dict将每个元素映射到其出现次数。

您可能会发现collections.Counter特别有用：

In [1]: from collections import Counter

In [2]: Counter(['h', 'e', 'l', 'o', 'o', 'z'])
Out[2]: Counter({'e': 1, 'h': 1, 'l': 1, 'o': 2, 'z': 1})

大多数Pythonic方法在O（1）复杂度的列表中查找/检查项目？

1 个答案: