python中dict.clear()的时间复杂度是O(1)如何？答案

【问题标题】：how is the time complexity of dict.clear() is O(1) in python?python中dict.clear()的时间复杂度是O(1)如何？
【发布时间】：2018-11-22 20:44:04
【问题描述】：

根据https://www.ics.uci.edu/~pattis/ICS-33/lectures/complexitypython.txt，dict.clear()的时间复杂度是O(1)。

据我所知，dict.clear() 与分配 dict = {} 不同，因为 dict.clear() 对同一个 dict 进行更改，而 dict = {} 创建一个新的 dict。

现在如果 dict.clear() 正在清除同一个 dict 对象，那么它如何在 O(1) 中完成它。

【问题讨论】：

也许通过破坏内部数据结构并让垃圾收集器完成肮脏的非 O(1) 工作。它不是循环遍历元素并一一删除。
PyDict_Clear 的实现可以在here 找到。
for (i = 0; i < n; i++) Py_CLEAR(oldvalues[i]); 在我看来不像O(1)...看来我错了
有趣的是，这里没有讨论 clear 的复杂性wiki.python.org/moin/TimeComplexity

标签： python dictionary time-complexity python-internals

【解决方案1】：

为什么它被称为 O(1) 的一些理由：

clear() 方法实际上只是将内部字典结构分配给新的空值（如 source 所示）。看似 O(n) 的部分是递减引用计数和其他 GC 相关内容的结果。但这纯粹是 CPython 使用的 GC 方法的一个功能（即引用计数）；您可以设想不同的方法，这些方法不需要像这样显式清理，或者清理将在更晚发生（甚至被摊销）。由于理想情况下clear() 的时间复杂度不应该依赖于底层的 GC 方法，因此所有与 GC 相关的部分都被省略，使其成为“O(1)”。 IMO 这主要是一个定义性论点，而不是其他任何东西，但这至少是一些理由。

【讨论】：

【解决方案2】：

我首先认为dict.clear 只是执行了一些引用减少以让垃圾收集器完成肮脏的非 O(1) 工作，但查看source code（感谢 timgeb 提供链接）它没有好像是这样的：

   oldvalues = mp->ma_values;
    if (oldvalues == empty_values)
        return;
    /* Empty the dict... */
    dictkeys_incref(Py_EMPTY_KEYS);
    mp->ma_keys = Py_EMPTY_KEYS;
    mp->ma_values = empty_values;
    mp->ma_used = 0;
    mp->ma_version_tag = DICT_NEXT_VERSION();
    /* ...then clear the keys and values */
    if (oldvalues != NULL) {
        n = oldkeys->dk_nentries;
        for (i = 0; i < n; i++)
            Py_CLEAR(oldvalues[i]);

我看到的是，如果字典有值，则执行循环以减少对这些值的引用并将指针设置为 NULL。所以似乎是O(n) 而不是O(1)，因为它取决于值的数量。

当你分配给一个像d = {} 这样的新字典时，这是O(1)，但是当不再引用时，垃圾收集器必须删除旧对象。分配时可能不正确，但这会发生，除非 python 突然退出。

【讨论】：