设置python最坏情况的复杂性

在python中对集合执行以下操作：

s中的x

；其中s是一个集合，has

平均情况：O（1），最坏情况：O（n）

有人能解释一下这些复杂性吗？

它是作为一个整体实现的

哈希表（具有正确维护的加载因子）的平均情况为

O（1）

，因为检查元素是否在列表中所需的预期操作数是恒定的，您只需对元素进行哈希，在所需位置访问该表，检查bin，它包含具有相同哈希值的所有元素，但这些元素的预期值是一个常数，取决于加载因子1

但是，在最坏的情况下，所有元素都具有相同的哈希值。这导致当需要检查元素是否在集合中时，它需要遍历整个集合（位于一个箱子中），这基本上是一个线性扫描，是

O（n）

注：上面解释了哈希表，但其思想与

---

（1） 例如，如果负载系数为1/2，则表示所需地址中没有元素的概率为1/2。一个元素（恰好）在箱子中的概率是1/4，该箱子中正好有两个元素的概率是1/8，。。。。

---

通过对上述内容求和，您可以得到料仓中预期的元素数为1/2+1/4+1/8+@MattHolbrook Bull@VatsalMahajan首先查看常见问题，以了解该网络工作的总体情况。除了保持声音低沉和干净，我们都必须相互尊重。在某些情况下，马特是对的，但不是关于家庭作业本身，而是关于你的问题和适合在这里发表的问题之间的差异。这些问题不会得到回答，但会及时被删除。相关：现在想象一下，插入值时，散列值都映射到同一个插槽。很多。然后测试集合中是否有一个这样的值。集合使用与字典相同的底层数据结构（哈希表），所以我骗了你一个关于字典的问题。@Marvin Emil Brach好的，谢谢