Python for循环运行时间内的if语句

我有一个for循环，循环遍历一个包含n个元素的列表，在该列表中，我有一个if语句，如下所示：

for item in list:
    if item == match:
        item = 'found'

---

我的老师说这个代码在ϴ（1）中。怎么不是ϴ（n）？循环被迫遍历n个元素，为什么代码在ϴ（1）中？这可能是我老师的错误吗

这里有一些可能性

你的老师在耍经典的、极其卑鄙的“我们知道名单的大小”把戏。这是我见过的一些自鸣得意的人玩的把戏，他们声称因为

n

是已知的，

n

是一个常数，因此

n

基本上是

~1

。这是愚蠢的、糟糕的逻辑，但有些人有时会依赖它

你的老师完全错了

你的老师指的是“最佳情况”运行时，如果我没记错我的希腊文，在这种情况下，更精确的语句应该是

Ω（1）

。但是，即使这样，由于在满足条件时没有任何形式的break语句退出循环，因此这也是错误的

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编辑，谢谢您的更正，。。我认为他的意思是最好的情况是O（1），最坏的情况是O（n）三种可能性：a）你和你的老师犯了同样的错误（在这种情况下，循环在第一次迭代中存在，因此ϴ（1））；b） 如果

list

是常数（即算法的特征而不是动态输入），那么复杂性不会随着输入而增加，所以ϴ（1）。c） 你的老师错了。对于这个for循环，最好的情况复杂度是θ（1），但最坏的情况复杂度是O（n）。@MohanBabuθ（1）本质上意味着渐近增长总是恒定的。不是最好的情况，总是这样。（也许你在想欧米茄（1）？但一切都是欧米茄（1），所以这不是很有用。）如果老师的意思是最好的情况，老师仍然是错的。这个循环总是在迭代器上调用N

\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu！因此，我们同意，在所有情况下，老师都是错的。然而，它仍然是
Ω（1）
，因为
Ω（1）
并不意味着最好的情况
o
vs.
o
vs.
Θ
vs.
Ω
是与最佳、平均和最差的区别。无论你说的是哪一个，
Ω（1）
都是一个弱下界：只意味着运行时间函数（无论我们说的是哪一个）渐进增长不慢于1阶。这对每一个算法都是正确的，所以说这是一件没用的事。听起来你对算法的掌握比我好-如果你有时间，也许你应该编辑我的答案，或者写你自己的，这样未来的读者就不必为了这些信息去挖掘评论了。正如我在上面的评论中所写的，它与大小是否已知无关，但它是否随输入而改变。ϴ显示了输入大小与执行复杂性之间的关系。如果
n
不受输入的影响，则
n
不能参与ϴ。不知道你在哪里看到了糟糕的逻辑。