虽然大多数情况下，Python程序都不会应用在计算密集型的场景。但是，作为一个合格的工程师，依然应该对Python内置数据类型的时间复杂度有一个基本的了解，才能够避免写出一些明显低效的代码。打个比方，我们都知道，在Python里面list是异构元素的集合，并且能够动态增长或收缩，可以通过索引和切片访问。那么，又有多少人知道，list是一个数组而不是一个链表呢。
1 时间复杂度的重要性
算法的时间复杂度是用来度量算法的运行时间，算法的空间复杂度用来度量程序占用的内存，这两个都是计算机系统中非常重要的概念。它们直接关乎程序的运行效率，其重要程度怎么强调都不为过。在这一小节中，我们将通过一个Python字符串连接的例子，来解释说明程序的时间复杂度和空间复杂度的重要性。
合格的Python工程师应该知道，Python中的字符串是不可变的。因为Python中的字符串是不可变的，在进行字符串操作时，Python每次操作都会产生一个新的字符串，新的字符串会占用一块独立的内存。因此，在操作字符串时，应该避免产生太多的中间结果。例如，下面就是一个典型的反面教材：
In [1]: fruits = ['orange', 'apple', 'banana', 'pear']
In [2]: statement = fruits[0]
In [3]: for item in fruits[1:]:
...: statement = statement + ", " + item
...:
In [4]: print(statement)
orange, apple, banana, pear
在这个例子中，用for循环和字符串的"+"操作连接字符串，由于Python的字符串具有不可变性，因此，每次连接操作都会生成一个中间结果。对于这里的这个例子，图4.1中虚线的部分就是无用的中间结果，它们一产生就被销毁，白白浪费了程序的运行时间和计算机的内存。
图4.1 "+"操作连接字符串
如果使用时间复杂度和空间复杂度来量化上面的代码，则它们的时间复杂度为O(nn)，空间复杂度也为O(nn)，这也是为什么代码执行效率低的原因。
显而易见的是，产生的中间结果越多，程序的性能就越差。因此，Python工程师应该牢记Python字符串的不可变性，在实际编程过程中，避免产生太多的中间结果。对于这个例子，正确的做法应该是使用字符串的join方法，如下所示：
In [5]: ", ".join(fruits)
Out[5]: 'orange, apple, banana, pear'
如果使用时间复杂度和空间复杂度来量化join函数，则它的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。很显然，这段代码的执行效率比for循环连接的方式快很多很多。
2 List的时间复杂度
使用任何编程语言的工程师都知道，链表和数组都是最常使用的数据结构，并且它们有着显著的不同特性。图4.2是图形化表示的链表和数组。
图 4.2链表与数组
数组是将元素在内存中连续存放，由于每个元素占用内存相同，可以通过下标迅速访问数组中任何元素。但是如果要在数组中增加一个元素，需要移动大量元素，在内存中空出一个元素的空间，然后将要增加的元素放在其中。同样的道理，如果想删除一个元素，同样需要移动大量元素去填掉被移动的元素。如果应用需要快速访问数据，很少或不插入和删除元素，就应该用数组。
链表恰好相反，链表中的元素在内存中不是顺序存储的，而是通过存在元素中的指针联系到一起。比如：上一个元素有个指针指到下一个元素，以此类推，直到最后一个元素。如果要访问链表中的某一个元素，需要从第一个元素开始，一直找到需要的元素位置。但是增加和删除一个元素对于链表数据结构就非常简单了，只要修改元素中的指针就可以了。如果应用需要经常插入和删除元素就应该使用链表。
在大多数将数据结构的书籍中，数组都用Array表示，链表都用LinkedList表示。很自然的，不少工程师以为List就是LinkedList，是一个链表。Python中的List底层实现是一个数组，它的特性和数组一样，适合需要快速访问，不经常插入和删除元素的场景。
List的各个操作的时间复杂度如下：
既然List是一个数组，那么，我们要使用链表的时候，应该使用什么数据结构呢？在写Python代码的时候，如果你要一个链表，你应该使用标准库collections中的deque，Python的标准库提供了collections.deque，deque的底层实现是一个双链表，能够满足需要经常插入和删除，访问比较少的场景。标准库里面有一个queue，看起来和deque有点像，它们是什么关系呢？这个问题留着读者自己回答。
3 Set与Dict的时间复杂度
如果问一个工程师，dict的底层实现是什么数据结构，大多数工程师都可以轻易的回答出是hash表。但是，如果问一个工程师，set的底层实现是什么数据结构，则很多工程师会一脸懵逼。
其实稍微思考一下，就很容易知道set的底层实现的。set的主要作用是去重，为了实现去重，就需要进行高效的按值查找，以确定该值是否已经在集合中。而查找操作是hash表的强项。所以，set的底层实现也是hash表。读者可以在脑海中想象一下，set的底层是一个只有key没有value的hash表。
hash表的示意图如下：
图4.3 hash表的示意图
hash表各项操作的时间复杂度：
我们已经介绍了List与Set，接下来看一个非常实际的例子：有两个目录，每个目录都有大量文件，求两个目录中都有的文件，此时，用Set比List快很多。因为，Set的底层实现是一个hash表，判断一个元素是否存在于某个集合中，List的时间复杂度为O(n)，Set的时间复杂度为O(1)，所以这里应该使用Set。
4 总结
算法和数据结构是一个非常复杂的话题，本身就是计算机系非常重要的一门课，并且有大量的讲算法和数据结构的书籍。在这篇文章中，笔者仅仅针对Python相关的一些特性，介绍了一小部分算法和数据结构相关的知识。仅仅是抛砖引玉，让读者在编写Python代码的过程中，也关注时间复杂度。读者应该非常清楚Python中各个常用数据结构的时间复杂度，并在实际写代码的过程中，充分利用不同数据结构的优势。只有这样，才能够写出高效的代码，而不是在程序运行慢的时候，将锅甩给Python语言。
作者介绍
赖明星，架构师、作家。现就职于腾讯，参与并主导下一代金融级数据库平台研发。有多年的 Python 开发经验和一线互联网实战经验，擅长 C、Python、Java、MySQL、Linux 等主流技术。国内知名的 Python 技术专家和 Python 技术的积极推广者，著有《Python Linux 系统管理与自动化运维》一书。
来源：CSDN
作者：lalor
链接：https://blog.csdn.net/lalor/article/details/103689252