[過去ﾛｸﾞ] Pythonについて（アンチ専用） (1002ﾚｽ)
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888(3): 2018/09/15(土)15:16 ID:heijdb7v(1/3) AAS
Pythonって、リストに値を追加する時、配列のような index 番号か、
または、'Hello' などの値を指定して、その値を探して一致した要素
の直前か直後辺りに追加する事は出来ても、C言語のように、
ポインタを指定して、そのポインタの指す要素の直後に追加する
ことは出来ないよね。
もし、そうだとすると、言語自体が高速動作に向いてない。
元々、データ構造的にリストとは配列とは異なる概念で、前者は
ポインタで互いに要素をリンクした構造。
だから、index 値から、要素を特定するには、先頭から順番に
「辿る」作業が必要で、要素数がNの時、O(N)の時間がかかって
省6
889(1): 2018/09/15(土)15:32 ID:heijdb7v(2/3) AAS
以下の仕様もダメ。ループでの要素削除がまともに出来ない。この不具合
を回避するためにはリストをまるまるコピーしなくてはならず、とても効率が悪い。
Cythonでコンパイルしても、Cに比べてとても遅くなってしまう。
外部ﾘﾝｸ[html]:blog.livedoor.jp
外部ﾘﾝｸ[html]:sakitake.blogspot.com
Python で リストの中身をforループで削除する時の注意点。
numbers = [1,2,3,4,5]
とあって、for ループで numbers の中身を消したいと思って、下記のようにすると、失敗する。
省9
890: 2018/09/15(土)15:54 ID:heijdb7v(3/3) AAS
>>888
「辞書」や「集合(Set)」は、O(1)で探せるらしいが、それは、Hush法を用いている
からだ。しかし、例え O(1)でも、データを探すには、例えばデータが文字列なら
最低1回の文字列比較(C言語でのstrcmp()みたいなもの)は必要になるので、
文字の長さに比例した時間がかかってしまう。
要素(データ)が文字列の場合に限らず、1つ1つの要素のデータが複雑
になった場合は、その複雑さに比例したような検索時間がかかるようになる。
つまり、要素数をN、1つあたりの要素の平均サイズをM とすると、
「辞書」や「集合」であっても、O(M)の時間がかかる。
リストなら、O(M・N)の時間がかかる。
省3
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