Esto siempre me molestó. especialmente cuando mi generador de perfiles me dijo que pasé 2.2 segundos de un programa que se ejecutó durante un minuto llamando a esta función.
Nathan
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No se preocupe: por supuesto, guarda el recuento y, len()por lo tanto, en las listas es una operación bastante barata. ¡Lo mismo ocurre con las cadenas, los diccionarios y los conjuntos, por cierto!
Creo que mantiene un recuento como el índice del último elemento + 1 o algo, y llama al valor de len () desde esa ubicación de memoria. Estoy en lo cierto?
Escriba su programa de modo que esté optimizado para mayor claridad y fácil de mantener . ¿Su programa es más claro con una llamada a len(foo)? Entonces haz eso.
¿Le preocupa el tiempo que lleva? Utilice el timeitmódulo de la biblioteca estándar para medir el tiempo necesario y ver si es significativo en su código.
Como la mayoría de la gente, es muy probable que se equivoque al adivinar qué partes de su programa son más lentas. Evite la tentación de adivinar y, en cambio, mida para averiguarlo.
Recuerde que la optimización prematura es la raíz de todos los males , en palabras de Donald Knuth. Concéntrese únicamente en la velocidad del código cuya velocidad ha medido para saber si el beneficio valdría la pena el costo de cambiar su funcionamiento.
Soy programador con solo unos meses en mi trabajo y apoyo ambas prácticas. El asunto del temporizador ofrece una defensa de dos líneas contra una gran cantidad de sabiduría convencional ("SELECCIONAR ... ALEATORIO es demasiado caro") que se lanzará en su camino.
Jesvin Jose
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La pregunta ha sido respondida ( lenes O (1)), pero así es como puede verificarlo usted mismo:
$ python -m timeit -s "l = range(10)""len(l)"10000000 loops, best of 3: 0.119 usec per loop
$ python -m timeit -s "l = range(1000000)""len(l)"10000000 loops, best of 3: 0.131 usec per loop
Tenga cuidado, esto no es necesariamente cierto en todos los idiomas. Algunos idiomas realmente usan listas vinculadas y pueden o no mantener metadatos sobre el tamaño. Un ejemplo perfecto es Lisp, donde las listas usan estructuras de 2 celdas relativamente primitivas para construirse, sin metadatos. En estos casos, una llamada de larga duración lleva O (n) tiempo.
Respuestas:
No se preocupe: por supuesto, guarda el recuento y,
len()por lo tanto, en las listas es una operación bastante barata. ¡Lo mismo ocurre con las cadenas, los diccionarios y los conjuntos, por cierto!fuente
Y una forma más de averiguar cómo se hace es
para buscarlo en Google Code Searchmire la fuente en GitHub , si no desea descargar la fuente usted mismo.static Py_ssize_t list_length(PyListObject *a) { return a->ob_size; }fuente
lenes una operación O (1) .fuente
Escriba su programa de modo que esté optimizado para mayor claridad y fácil de mantener . ¿Su programa es más claro con una llamada a
len(foo)? Entonces haz eso.¿Le preocupa el tiempo que lleva? Utilice el
timeitmódulo de la biblioteca estándar para medir el tiempo necesario y ver si es significativo en su código.Como la mayoría de la gente, es muy probable que se equivoque al adivinar qué partes de su programa son más lentas. Evite la tentación de adivinar y, en cambio, mida para averiguarlo.
Recuerde que la optimización prematura es la raíz de todos los males , en palabras de Donald Knuth. Concéntrese únicamente en la velocidad del código cuya velocidad ha medido para saber si el beneficio valdría la pena el costo de cambiar su funcionamiento.
fuente
La pregunta ha sido respondida (
lenes O (1)), pero así es como puede verificarlo usted mismo:$ python -m timeit -s "l = range(10)" "len(l)" 10000000 loops, best of 3: 0.119 usec per loop $ python -m timeit -s "l = range(1000000)" "len(l)" 10000000 loops, best of 3: 0.131 usec per loopSí, no más lento.
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Una "lista" de Python es en realidad una matriz redimensionable, no una lista vinculada, por lo que almacena el tamaño en algún lugar.
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Tiene que almacenar la longitud en algún lugar, por lo que no está contando la cantidad de elementos cada vez.
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