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這篇文章主要為大家展示了“Python數據結構與算法的示例分析”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“Python數據結構與算法的示例分析”這篇文章吧。
過程：控制結構——順序、分支、循環數據結構：數據類型與數據間關系
利用占用的空間資源：不好判別利用消耗的時間：受環境因素影響太大
↓
賦值語句越多，算法的運行時間越多，效率越低
T(n) = n + 1：主導部分為n，1可以忽略，則大O表示法為O(n)T(m) = ㎡ + m + 1：主導部分為㎡，影響力最大，則大O表示法為O(㎡)
def sum(n): """求和函數""" theSum = 0 # 賦值語句1次 for i in range(1, n+1): # 賦值語句 n*1 次 theSum += 1 # 賦值語句1次 return theSum
函數賦值語句數量：f(n) = n + 1
求和問題的規模：n
數量級函數：T(n) = n + 1
算法效率（大O）：O(n)
| 常見的大O數量級函數 | |
| O(T(n)) | |
| 1 | 常數 |
| log(n) | 對數，以2為底 |
| n | 線性關系 |
| nlog(n) | 線性對數，以2為底 |
| n**2 | 平方 |
| n***3 | 立方 |
| 2^n | 指數 |
a = 5 # 賦值語句1次b = 6 # 賦值語句1次c = 10 # 賦值語句1次for i in range(n): # 賦值語句 n*n*3for j in range(n):x = i*iy = j*jz = i*jfor k in range(n): # 賦值語句n*2w = a*k + 45v = b*bd = 33 # 賦值語句1次
函數賦值語句數量：f(n) = 3 + 3n^2 + 2n + 1= 3n^2+2n+4
問題規模：n^2
算法效率：O(n^2)
以上是“Python數據結構與算法的示例分析”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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