Python数据结构与算法（一)---概念

Python数据结构与算法（一）

一、算法的引入

方法一：

代码：

import time

start_time = time.time()
for a in range(0,1001):
    for b in range(0,1001):
        for c in range(0,1001):
            if  a+b+c == 1000 and a**2 +b**2 == c**2:
                print("a,b,c:%d, %d, %d"%(a,b,c))
end_time = time.time()
print("times:%d" % (end_time-start_time))
print("finished")

运行结果：

方法二：

import time

start_time = time.time()
for a in range(0,1001):
    for b in range(0,1001):
        c = 1000 - a - b
        if  a**2 ++b**2 ==c**2:
                print("a,b,c:%d, %d, %d"%(a,b,c))
end_time = time.time()
print("times:%d" % (end_time-start_time))
print("finished")

运行结果：

二、时间复杂度与大O表示法

（一）、算法的概念

（二）、算法的五大特性

（三）、算法效率衡量

（1）时间复杂度与大O记法

（2）如何理解“大O记法”

三、最坏时间复杂度与计算规则

（一）最坏时间复杂度

（二）时间复杂度的几条基本计算规则

四、常见时间复杂度与大小关系

（一） 常见时间复杂度

（二） 常见时间复杂度之间的关系

注：黄色的是n^3.

五、代码执行时间测量模块timeit-python内置类型性能分析

timeit模块

pass是一个字符串，需要将结果放在字符串中。

六、Python列表类型不同操作的时间效率

（一）列表操作测试

from timeit import  Timer
# li1 = [1,2]
# li2 = [23,5]
# li = li1 +li2 #加操作
# li = [i for i in range(10000)] #列表生成器
# li = list(range(10000))       #把可迭代的对象直接转化成列表
def t1():
    li = []                       #在空列表中进行追加
    for i in range(10000):
        li.append(i)

def t2():
    li = []
    for i in range(10000):
        li += [i]

def t3():
    li = [i for i in range(10000)]

def t4():
    li = list(range(10000))

timer1 = Timer("t1()","from __main__ import t1")
print("append:",timer1.timeit(1000))

timer2 = Timer("t2()","from __main__ import t2")
print("+:",timer2.timeit(1000))

timer3 = Timer("t3()","from __main__ import t3")
print("[i for i in range]:",timer3.timeit(1000))

timer4 = Timer("t4()","from __main__ import t4")
print("list(range()):",timer4.timeit(1000))

运行结果：

def t6():
    li = []
    for i in range(10000):
        li.append(i)     #在队尾追加

def t7():
    li = []
    for i in range(10000):
        li.insert(0,i)     #在队头追加

timer6 = Timer("t6()","from __main__ import t6")
print("list(range()):",timer6.timeit(1000))

timer7 = Timer("t7()","from __main__ import t7")
print("list(range()):",timer7.timeit(1000))

运行结果：

（二）pop操作测试

七、Python列表与字典操作的时间复杂度

（一）list内置操作的时间复杂度

依次操作：取值，赋值，尾部追加，尾部弹出值，指定位置弹出值，指定位置插入，删除整个列表，迭代，s使用in操作符判断参数是否在这个列表中，取切片（只和距离有关系），删除切片，设置切片，逆置列表，两个列表加在一起，排序，列表的每一个元素乘以一个固定实数。

（二）dict内置操作的时间复杂度

依次操作:复制字典表，取值，设置值，删除，检查值是否存在（字典不需要遍历），迭代

八、数据结构引入

（一）概念

 解决的是数据如何保存的问题

（二）算法与数据结构的区别

（三）抽象数据类型（Abstract Data Type）

    注：定义出数据类型支持的操作接口。