python数据类型的性能

python两种内置数据类型上各种操作的大O数量级

列表list和字典dict，这是两种重要的python数据类型，可以用来实现各种数据结构，通过运行试验来估计各种操作运行时间数量级。

对比list和dict的操作

类型	list	dict
索引	自然数i	不可变类型值key
添加	append extend insert	b[k]= v
删除	pop remove	pop
更新	a[i]=v	b[k]=v
正查	a[i] a[i:j]	b[k]   copy
反查	index(v) count(v)	无
其他	reverse sort	has_key update

list列表数据类型常用操作性能

最常用的是：按索引取值和赋值（v = a[i]  a[i] = v）

由于列表的随机访问特性，这两个操作执行时间与列表大小无关，均为O(1)

还有一个是列表增长，可以选择append()和__add__() "+"

list.append()执行时间是O(1)

list = list + [v]执行的时间是O(n+k),其中k是被加的列表长度

选择哪个方法来操作列表，决定了程序的性能

list基本操作的大O数量级

Operation	Big-O Efficiency
index[]	O(1)
index assignment	O(1)
append	O(1)
pop()	O(1)
pop(i)	O(n)
insert(i, item)	O(n)
del operator	O(n)
iteration	O(n)
contains(i)	O(n)
get slice[x:y]	O(k)
del slice	O(n)
set slice	O(n+k)
reverse	O(n)
concatenate	O(k)
sort	O(nlogn)
multiply	O(nk)