在 python 中双端随机访问 O(n) 而在 C++ 中为 O(1)，为什么？ [复制]答案

【问题标题】：Deque random acces O(n) in python while O(1) in C++, why? [duplicate]在 python 中双端随机访问 O(n) 而在 C++ 中为 O(1)，为什么？ [复制]
【发布时间】：2018-02-13 00:01:12
【问题描述】：

C++deque:

随机访问 - 常数 O(1)

Pythondeque:

索引访问在两端都是 O(1)，但在中间慢到 O(n)。

如果我没有遗漏任何东西，那么对于 python 和 C++ 中的双端队列来说，其他一切都同样快，至少在复杂性方面是这样。在某些情况下，有什么东西可以让 python 的双端队列更好吗？如果没有，他们为什么不直接切换到 C++ 所拥有的？

【问题讨论】：

实施细节。在这两种情况下。
@IgnacioVazquez-Abrams 这不是重言式吗？
@Sneftel “重言式”到底是什么意思？一切都是实现细节？
随机访问不是双端队列的核心问题。相反，它是选择在两端快速推送/弹出的方法的副作用。 Python 使用链表，而 C++ STL 倾向于使用块向量。因此，Python 插入几乎可以保证恒定时间：新列表节点的内存分配加上值初始化。不幸的是，访问链表的任意元素是 O(n)。块向量允许快速随机访问，但可能需要 O(n) 时间来重新组织任何给定插入的映射向量（尽管 n 次插入需要 O(n) 时间）。
相关问题stackoverflow.com/questions/45134139/…

标签： python deque

【解决方案1】：

因为 Deque 是一种数据结构，应该以特定方式使用，由第一个或最后一个元素访问，但是python有时会用它的数据结构做一些奇怪的事情，给它们添加更多的函数，或者使用组合的数据结构

在这种情况下python有函数

remove(value)
#Remove the first occurrence of value. If not found, raises a ValueError.

这允许您访问双端队列中间的数据结构元素，它不是此数据结构的“核心”操作，

导致“但中间减慢到O(n)。”

因为在这种情况下它的行为就像一个数组（一个接一个地检查值）

【讨论】：

【解决方案2】：

免责声明：此答案主要受 Jeff 评论的启发，并且该答案已发布在 Why is a deque implemented as a linked list instead of a circular array ?

您的问题本质上有所不同，但上面的标题本身就是一个答案：在 Python 中，模块 collections.deque 在访问中间项目时具有线性时间复杂度，因为它是使用链表实现的。

来自 pydoc：

一个类似列表的序列，针对其端点附近的数据访问进行了优化。

现在，如果您想知道为什么选择了这个实现，答案已经在 Jeff 指出的帖子中提供。

【讨论】：