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python - 使用 zip() 函数的 Python 列表理解的 O(n) 复杂度

问题描述

我目前正在使用以下代码完成教程：

# numpy where
A = np.array([1,2,3,4])
B = np.array([100, 200, 300, 400])
condition = np.array([True, True, False, False])

answer = [(A_val if cond else B_val) for A_val, B_val, cond in zip(A, B, condition)]

answer
# Out: [1, 2, 300, 400]

问题：这个python this 结构的复杂性是什么，列表理解和 zip() 函数的混合？

传递给 zip() 的每个变量是否都像另一个 for 循环一样？那么列表理解本身呢？

谢谢你的帮助！

标签： pythonpython-3.xnumpytime-complexitycomplexity-theory

解决方案

您正在迭代 list A，一旦每一步都添加一个元素B，所以复杂性是最短列表的大小 在哪里conditionanswerO(n)n

传递给 zip() 的每个变量是否都像另一个 for 循环一样？

将其视为一个循环，在每次迭代或所有迭代中zip再添加1 个参数。（假设最小的参数是 size ） 例如，对于你正在做的工作，但它是恒定的，所以它是. （再次假设参数的最小尺寸是）O(1)O(n)nn
zip(X1,X2,...,Xm)O(mn)mO(n)n

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