在Python 2.7中获取字符串的特定字符的性能

假设我想在Python2.7中获取字符串的特定字符，假设

a = 'abcdefg...' # a long string
print a[5]

想知道何时访问字符串的任何特定字符，例如，访问第5个元素，想知道性能是什么，是恒定时间O（1），还是线性性能O（n）根据5（我们正在访问的字符的位置），还是整个字符串的线性性能O（n）（在本例中为len（a））

问候,， 林

在我看来像O（1）

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他们之所以这样做是因为字符串是连续的内存位置，所以索引到它只是一个偏移的问题。。。如果你知道c/c++是类似于

*（指针+偏移量）

（我已经很久没有做c了，所以这可能有点错误）

除了Joran的答案，我会告诉你，确认他的答案是O（1）查找

/*字符串片a[i:j]由字符a[i]。。。a[j-1]*/
静态PyObject*
字符串片（寄存器PyStringObject*a，寄存器Py\u ssize\u t i，
寄存器Py_ssize_t j）
/*j--可能是负数！*/
{    
if（i<0）
i=0；
if（j<0）
j=0；/*避免下一行出现有符号/无符号错误*/
如果（j>Py_尺寸（a））
j=Py_尺寸（a）；
如果（i==0&&j==Py_大小（a）&&PyString_校验精确（a））{
/*它与a*/相同
Py_增量（a）；
返回（PyObject*）a；
}    
if（job_sval+i，j-i）；
}

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为什么这应该是你的直觉

。这种常见的优化允许一些技巧，如在需要时假设连续数据。注意，在后台，我们有时只需要计算C中内存位置的偏移量（显然是特定于实现的）

其中字符串的不变性是可以依赖（或困扰）的。用python作者的话来说

[字符串不可变]有几个优点。一是 性能：知道字符串是不可变的意味着我们可以分配 在创建时为它预留空间

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因此，据我所知，尽管我们可能无法保证跨实现的这种行为，但假设它是非常安全的。

谢谢Joran，投票赞成，我也有同样的感觉/结果，我很好奇它是如何在内部实现的，以获得O（1）性能的？如有任何详细或高层次的想法，我们将不胜感激。：）我认为这是因为。。。虽然他们没有特别标注字符串，但它离列表足够近了……很好的参考资料Joran。投赞成票，如果允许的话，我会在2分钟内将你的答复标记为答复。你回答得太快了。：）我同意-表中任何关于元组的内容都可能应用于字符串（虽然没有仔细查看，但可能）。python文档在很多地方进行了类比，实现也很相似。。。英雄所见略同。。。（请参阅我的编辑）从me@Joran哈哈，你的也加了1，那编辑是在我打字的时候出现的。我希望你不要加入我的链接，否则我将不得不取消post@IharBury感谢您对一个老问题的反馈：）为什么PyString_来自StringAndSize而不是O（1）？在相同的参考实现中，我没有看到任何“循环”；有一个MALOC调用，你认为是“不是O（1）”吗？我通常不考虑与字符串大小成正比的那些，这似乎与其他答案一致：@ IharBury HMM，在整个字符串上发生了什么？确实，它可能会复制字符串的片段，但OP要求访问单个字符，因此这将是一个元素上的memcpy（在我看来，引用有一个特定的情况，不是针对大小为1的对象的memcpy，而是对它们进行内部处理（第104行）请注意，对于OP的情况，j-1==1，我们并不是在整个初始对象上调用PyString_FromStringAndSize，因为它可能是字符串长度的线性性能。比如，访问一个大字符串的第一个字符需要花费很长时间，因为它必须预加载所有字符，或者它存储在一些乱码字典/链接列表中ing:）我想Python做了更奇怪的事情。。。

>>> long_string_1M ="".join(random.choice(string.printable) for _ in xrange(1000000))
>>> short_string = "hello"
>>> timeit.timeit(lambda:long_string_1M[50000])
0.1487280547441503
>>> timeit.timeit(lambda:short_string[4])
0.1368805315209798
>>> timeit.timeit(lambda:short_string[random.randint(0,4)])
1.7327393072888242
>>> timeit.timeit(lambda:long_string_1M[random.randint(50000,100000)])
1.779330312345877