Python“；在；范围（）上的运算符时间复杂性

我有以下功能：

def foo（长度，num）：
返回范围内的数值（长度）

这个函数的时间复杂度是多少？注意

range（）

在Python3上创建了一个range对象，这个函数的时间复杂度是O（1）还是O（N）

想知道不同Python版本之间的时间复杂度是否也有差异（2对3）。

在

范围（…）

是一个对象，它不构造列表。如果您使用

int

作为项目执行成员检查，那么它可以非常快地完成。算法有点复杂，因为有正反两个步骤。你可以查一下。对于范围（A，b，c）中的

x，一个具有正阶跃计数（
c>0
）的简单算法类似于：

x≥ a&wedge；x
对于负阶跃计数（
c<0
），则非常相似：

x≤ a&wedge；x>b&wedge；模（x-a，c）=0

如果在O（1）中进行比较和模运算，则为O（1）算法。实际上，对于巨大的数字，它是按数字的位数进行缩放的，因此它是一个O（logn）算法
但是，这仅适用于
int
s。实际上，如果您使用
浮点
s、
复数
、其他数值或非数值类型，则它不会执行上述计算。然后，它将返回到迭代
范围（..）
对象。这当然需要相当长的时间。如果您有一百万个元素的范围，那么它将遍历所有这些元素并最终到达范围的末尾，然后返回
False
，或者找到匹配项，然后返回
True
。将来，也许可以为某些数值类型实现一些额外的功能，但通常不能这样做，因为您可以使用工作方式不同的相等操作定义自己的数值类型

在中，
range（..）
是一个返回列表的函数。事实上：

>>> range(15)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]
>>> type(range(15))
<type 'list'>

>范围（15）
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]
>>>类型（范围（15））

为了检查一个元素是否是列表的成员，它将在列表上迭代，并检查所有项的相等性，直到找到相等的元素，或者列表用尽。如果我们考虑检查两个项目是否等于常数，那么这需要线性时间O（n）。事实上，对于巨大的数字，检查两个数字是否相等，与“位数”成线性比例，因此O（logm）与m是该数字的值

还有一个
xrange（…）
对象，但这不会检查上面演示的技巧的成员身份。
如果该项是
int
，则在Python-3.x中需要O（1），在Python-2.x中需要O（n）。对于
float
s，两者都是O（n）。太好了！你想回答这个问题，我可以把它标记为正确吗？相关-@geckos这里没有涉及生成器。@geckos，当你从范围（…）创建一个集合时，它已经是O（n）复杂度了，因为范围（…）的所有元素都将存储在内存中。