python编程是目前新出来的一门语言，如今也非常的热门，也是少儿编程的一门学科，可以通过python来培养孩子对编程的兴趣，培养孩子的思维，有时候也可以做一些复杂的程序，今天就让南京小码王少儿编程培训机构老师分享，Python编程之算法复杂度。
首先，在我们考虑计算复杂度之间，我们先思考一个问题，运行下面这个函数需要多长时间。
我们可以使用一些输入来运行程序并计时，但结果并没有太大的意义，因为这样做的结果依赖于以下几个因素：
1、运行程序的计算机性能；
2、计算机上Python系统的效率；
3、输入值。
我们可以使用一种更加抽象的时间量度来解决前面两个问题。不再使用毫秒测量时间，而是以程序执行的基本步数为单位进行测量。
为了简单期间，我们使用随机存取机作为计算模型。在随机存取机中，步数是顺序执行的，每次执行一步，一步指的是一个需要固定时间量的操作，比如将变量绑定到对象、做一次比较、执行一次代数运算或访问内存中的对象。
既然我们已经使用了一种更抽象的方法来表示时间，下面就解决对输入值的依赖问题。不再用一个独立的数值表示时间复杂度，而是将时间复杂度与输入的规模联系起来。这样，比较两种算法的运行时间如何随着输入规模的增加而增加，即可比较两种算法的效率。
当然，算法的实际运行时间不仅依赖于输入规模，还依赖于具体的输入值。例如，考虑以下代码中实现的线性搜索算法：
假设L是一个包含100万一个元素的列表，我们看一个函数调用linearSearch(L,3)。如果L中的一个元素是3，那么linearSearch几乎会立刻返回True。另一方面，如果3不在L中，那么linearSearch就必须在返回False之前，检查所有100万个元素。
一般而言，我们需要考虑三种常见的情形：
1、最佳情形运行时间是在输入最有利的情况下算法的运行时间。也就是说，在给定输入规模的情况下的最短的运行时间。对于linearSearch，最佳情形运行时间与L的大小无关。
2、最差情形运行时间是在给定输入规模的情况下最长的运行时间。对于linearSearch，最差情形运行时间与L的大小成正比。
3、平均情形（也被称为期望情形）运行时间是在给定输入规模的情况下的平均运行时间。此外，如果关于输入值的分布有一些先验信息（例如，在90%的情形下，x在L中），也应该将这些信息考虑在内。Python中的工具（函数）与模具（类）
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