数据结构 --- 01. 时间复杂度,timeit模块,栈,队列,双端队列

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-02 23:49:02

一.时间复杂度

  1.基本概念

评判程序优劣的方法:   消耗计算机资源和执行效率(无法直观)   计算算法执行的耗时(适当推荐,因为会受机器和执行环境的影响)   时间复杂度(推荐)

时间复杂度   评判规则:量化算法执行的操作/执行步骤的数量   最重要的项:时间复杂度表达式中最有意义的项   大O记法:O(时间复杂度表达式中最有意义的项)常见的时间复杂度:
  • O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n) < O(n!) < O(n^n)
 

  2.示例说明

a=5 b=6 c=10 for i in range(n):    for j in range(n):       x = i * i       y = j * j       z = i * j for k in range(n):    w = a*k + 45    v = b*b d = 33
3+3n**2+2n+1用大O记法:O(n**2)

def sumOfN(n):     theSum = 0     for i in range(0,n+1):         theSum = theSum + i      return theSum  print(sumOfN(10))
用大O记法:O(n)

③三种不同数据结构的时间复杂度

[     ['tom',100],['jay',99] ] #O(n)
[     ('tom',100),('jay',99) ] #O(n)
{     'tom':{'score':100},     'jay':{'score':100}, } #O(1)

二.timeit(测试代码执行的平均值)

timeit模块:该模块可以用来测试一段python代码的执行速度/时长。      计算运行平均耗时
Timer类:该类是timeit模块中专门用于测量python代码的执行速度/时长的。原型为:class timeit.Timer(stmt='pass',setup='pass')。    stmt参数:表示即将进行测试的代码块语句。    setup:运行代码块语句时所需要的设置。    timeit函数:timeit.Timer.timeit(number=100000),该函数返回代码块语句执行number次的平均耗时。

示例:实例化一个空列表,然后将0-n范围的数据添加到列表中。
from timeit import Timer def test01():     alist = []     for i in range(1000):         alist.append(i) def test02():     alist = []     for i in range(1000):         alist += [i]    def test03():     alist = [i for i in range(1000)] def test04():     alist = list(range(1000)) def test05():     alist = []     for i in range(1000):         alist.insert(i,i) if __name__ == '__main__':     timer = Timer(stmt='test01()',setup='from __main__ import test01')     print(timer.timeit(1000))          timer = Timer(stmt='test02()',setup='from __main__ import test02')     print(timer.timeit(1000))          timer = Timer(stmt='test03()',setup='from __main__ import test03')     print(timer.timeit(1000))          timer = Timer(stmt='test04()',setup='from __main__ import test04')     print(timer.timeit(1000))          timer = Timer(stmt='test05()',setup='from __main__ import test05')     print(timer.timeit(1000))
结果:0.0837575913687374 0.08196741393689422 0.03640777904436732 0.014782621075369207 0.16312698009613769

特性:先进后出的数据结构

  1.基本操作

Stack() 创建一个空的新栈。 它不需要参数,并返回一个空栈。 push(item)将一个新项添加到栈的顶部。它需要 item 做参数并不返回任何内容。 pop() 从栈中删除顶部项。它不需要参数并返回 item 。栈被修改。 peek() 从栈返回顶部项,但不会删除它。不需要参数。 不修改栈。 isEmpty() 测试栈是否为空。不需要参数,并返回布尔值。 size() 返回栈中的 item 数量。不需要参数,并返回一个整数。

  2.示例:

class Stack():     def __init__(self):         self.items = []     def push(self,item):         self.items.append(item)     def pop(self):         return self.items.pop()     def peek(self):         return self.items[-1]     def isEmpty(self):         return self.items == []     def size(self):         return len(self.items)  s = Stack() s.push('jay') s.push(123) s.push('haha') print(s.pop()) print(s.pop()) print(s.isEmpty()) print(s.size()) print(s.peek())
结果:haha 123 False 1 jay

应用:每个 web 浏览器都有一个返回按钮。当你浏览网页时,这些网页被放置在一个栈中(实际是网页的网址)。你现在查看的网页在顶部,你第一个查看的网页在底部。如果按‘返回’按钮,将按相反的顺序浏览刚才的页面。

s = Stack() def request(url):     s.push(url) def back():     return s.pop() def current_page():     print(s.pop())  request('www.1.com') request('www.2.com') request('www.3.com')  current_page() back() back()
结果:www.3.com 'www.1.com'

四. 队列

  1.基本概念

队列:先进先出 应用场景:     我们的计算机实验室有 30 台计算机与一台打印机联网。当学生想要打印时,    他们的打印任务与正在等待的所有其他打印任务“一致”。第一个进入的任务是先完成。    如果你是最后一个,你必须等待你前面的所有其他任务打印

  2.基本操作

Queue() 创建一个空的新队列。 它不需要参数,并返回一个空队列。 enqueue(item) 将新项添加到队尾。 它需要 item 作为参数,并不返回任何内容。 dequeue() 从队首移除项。它不需要参数并返回 item。 队列被修改。 isEmpty() 查看队列是否为空。它不需要参数,并返回布尔值。 size() 返回队列中的项数。它不需要参数,并返回一个整数。

  3.示例

class Queue():     def __init__(self):         self.items = []     def enqueue(self,item):         self.items.insert(0,item)     def dequeue(self):         return self.items.pop()     def isEmpty(self):         return self.items == []     def size(self):         return len(self.items)
q = Queue() q.enqueue(1) q.enqueue(2) q.enqueue(3)  print(q.dequeue()) print(q.dequeue())
结果:1 2

案例:烫手的山芋   烫手山芋游戏介绍:6个孩子围城一个圈,排列顺序孩子们自己指定。  第一个孩子手里有一个烫手的山芋,需要在计时器计时1秒后将山芋传递给下一个孩子,  依次类推。规则是,在计时器每计时7秒时,手里有山芋的孩子退出游戏。该游戏直到剩下一个孩子时结束,  最后剩下的孩子获胜。请使用队列实现该游戏策略,排在第几个位置最终会获胜。

q = Queue() alist = ['a','b','c','d','e','f'] for i in alist:     q.enqueue(i)  while q.size() > 1:     for i in range(6):         kid = q.dequeue()         q.enqueue(kid)     q.dequeue()      print(q.dequeue())
结果:      e

五.双端队列

同同列相比,有两个头部和尾部。可以在双端进行数据的插入和删除,提供了单数据结构中栈和队列的特性

  1.基本操作

Deque() 创建一个空的新 deque。它不需要参数,并返回空的 deque。 addFront(item) 将一个新项添加到 deque 的首部。它需要 item 参数 并不返回任何内容。 addRear(item) 将一个新项添加到 deque 的尾部。它需要 item 参数并不返回任何内容。 removeFront() 从 deque 中删除首项。它不需要参数并返回 item。deque 被修改。 removeRear() 从 deque 中删除尾项。它不需要参数并返回 item。deque 被修改。 isEmpty() 测试 deque 是否为空。它不需要参数,并返回布尔值。 size() 返回 deque 中的项数。它不需要参数,并返回一个整数。

双端队列应用案例:回文检查 回文是一个字符串,读取首尾相同的字符,例如,radar toot madam。

class Deque():     def __init__(self):         self.items = []     def addFont(self,item):         self.items.append(item)     def addRear(self,item):         self.items.insert(0,item)     def removeFont(self):         return self.items.pop()     def removeRear(self):         return self.items.pop(0)     def isEmpty(self):         return self.items == []     def size(self):         return len(self.items)
def isHuiWen(word):     ex = True     q = Deque()     for ch in word:         q.addFont(ch)     while q.size() > 1:         if q.removeFont() != q.removeRear():             ex = False             break     return ex
print(isHuiWen('abbaa'))
结果:False

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