一 時間複雜度

一、時間複雜度計算規則

1.基本操作，即只有常數項，其時間複雜度為o(1)。比如if, print  。 與規模n無關

2.順序結構 ，按加法計算

3.迴圈結構， 按乘法計算

4。分支結構， 時間複雜度取最大值。

二、常見時間複雜度與大小關係

常數項        o(1)            12線性項        o(n)           2n + 3平方項        o(n^2)        4n^3 + 5n  + 36對數項       o(log(n))       5logn + 8nlog(n)階    o(nlog(n))      2n + 3nlog(n)  + 7立方項        o(n^3)         4n^3 + 5n^2 + 3n + 4指數項       o(2^n)           2^n

消耗時間大小： o(1) < o(log(n)) <  o(n)  <   o(nlog(n))   <  o(n^2) <    o(n^3)  <  o(2^n)    < o(n!)  < o(n^n)      

三、python中列表型別不同操作的時間效率比較

1.列表構造

（1）加操作

li1 = [1, 2] 

li2 = [44, 55]
li = li1 + li2

（2）列表生成器

li = [i for i in range(10000)]

（3）把可迭代物件直接轉成列表

li = list(range(10000))

（4）往空列表裡追加

li =

for i in range(10000):

（5）extend

li =

for i in range(10000):
li.extend(i)

測試結果：

四、列表和字典常見操作的時間複雜度

1.列表：

索引取值 index o(1)
從尾部往外彈 pop() o(1)
從指定位置往外彈 pop(i) o(n)
從指定位置插入 insert() o(n)
刪除 
delo(n)
2.字典複雜度
複製 copy o(n)
取 get o(1)
設值 set o(1)
刪除 delete o(1)
包含 contain o(1)
迭代 iteration o(n)

五、資料結構引入

演算法關注解決問題的步驟和思想

資料結構關注一堆資料如何組成。

python中字典、元組、列表、集合都是已經封裝好的高階資料結構。資料結構就是對基本資料型別的封裝。

程式 = 資料結構 + 演算法

抽象資料型別： 把原有的基本資料型別跟這資料所支援的操作放到一起形成整體。

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