
Έχω ήταν σε θέση να βρει μια πηγή για αυτές τις πληροφορίες, σύντομα να βλέπουμε μέσα από τον πηγαίο κώδικα Python τον εαυτό μου για να καθορίσει πώς λειτουργούν τα αντικείμενα. Ξέρει κανείς πού θα μπορούσα να βρω αυτό το online;

 
Πού μπορώ να βρω το χρόνο και το χώρο πολυπλοκότητα των ενσωματωμένων τύπων ακολουθία στην Python
=================================================================================================



Checkout το [TimeComplexity](http://wiki.python.org/moin/TimeComplexity) σελίδα στο πυρ dot org wiki. Καλύπτει set / DICTS / καταλόγους / etc τουλάχιστον όσον αφορά την χρονική πολυπλοκότητα πηγαίνει.

 

Αν ζητώντας σας τι πιστεύω ζητώντας σας, μπορείτε να τα βρείτε [εδώ](http://books.google.com/books?id=vpTAq4dnmuAC&pg=RA1-PA476&lpg=RA1-PA476&dq=Big-O+of+Python+data+structures&source=web&ots=AOM5B5D7yA&sig=deLGb6VrftTpnNYN6fILVbiirXM&hl=en&sa=X&oi=book_result&resnum=7&ct=result#PRA1-PA479,M1) ... σελίδα 476 και μετά.


Είναι γραμμένο γύρω από τις τεχνικές βελτιστοποίησης για Python? Είναι ως επί το πλείστον Big-O συμβολισμός του χρόνου δεν αποτελεσματικότητας πολλή μνήμη.

 

Raymond Δ Hettinger κάνει [μια εξαιρετική ομιλία](http://www.youtube.com/watch?v=hYUsssClE94) ( [slides](http://wenku.baidu.com/view/9c6fb20dcc1755270722089d.html) ) για την Python ενσωματωμένο σε συλλογές που ονομάζεται «Πυρήνας Python Εμπορευματοκιβώτια - Κάτω από το καπό». Η έκδοση που είδα επικεντρώθηκε κυρίως στην `set`και `dict`αλλά `list`καλύφθηκε πάρα πολύ.


Υπάρχουν επίσης μερικές φωτογραφίες των σχετικών διαφανειών από EuroPython σε [ένα blog](http://paranoid-engineering.blogspot.com/2008/07/europython-2008-day-3.html) .


Εδώ είναι μια περίληψη των σημειώσεων μου σχετικά με `list`:


* Καταστήματα στοιχεία, όπως μια σειρά από δείκτες. Δείκτης κοστίζει O (1) ώρα. Προσάρτηση κόστος αποσβένεται O (1) ώρα. Τοποθετήστε κόστος O (n) χρόνο.
* Προσπαθεί να αποφύγει `memcpy`όταν αυξάνεται από την υπερβολική κατανομή. Πολλές μικρές λίστες θα χάνουμε πολύ χώρο, αλλά και μεγάλες λίστες ποτέ δεν χάνουμε περισσότερο από περίπου 12,5% σε επιπλέον κατανομή.
* Ορισμένες λειτουργίες προ-μεγέθους. Τα παραδείγματα που δόθηκαν ήταν `range(n)`, `map()`, `list()`, `[None] * n`, και σε φέτες.
* Όταν συρρικνώνεται, η συστοιχία `realloc`ed μόνο όταν σπαταλά το 50% του χώρου. `pop`είναι φθηνό.

 