Складність у часі операцій з набором пітонів?

Яка часова складність кожної з операцій набору пітона у позначенні Big O ?

Я використовую тип набору Python для операції над великою кількістю елементів. Я хочу знати, як розмір набору впливатиме на продуктивність кожної операції. Наприклад, додайте і тест на членство:

myset = set()
myset.add('foo')
'foo' in myset

Погуглити навколо не знайшло жодних ресурсів, але здається розумним, що складність часу для реалізації набору Python була б ретельно продумана.

Якщо він існує, посилання на те , як це було б здорово. Якщо нічого подібного там немає, то, можливо, ми можемо це виправити?

Додаткові оцінки для знаходження часової складності всіх наборів операцій.

Відповідно до вікі Python: Складність часу , набір реалізований як хеш-таблиця . Тож ви можете розраховувати на пошук / вставку / видалення в середньому за O (1) . Якщо коефіцієнт завантаження вашої хеш-таблиці не занадто високий, ви стикаєтесь із зіткненнями та O (n).

PS чомусь вони вимагають O (n) за операцію видалення, яка виглядає як помилковий тип.

PPS Це справедливо для CPython, pypy - це зовсім інша історія .

Операція inповинна бути незалежною від розміру контейнера, тобто. O (1) - задана оптимальна хеш-функція. Це повинно бути майже вірно для рядків Python. Хешування рядків завжди критично важливо, там Python повинен бути розумним, і, отже, ви можете очікувати майже оптимальних результатів.

В інших відповідях не йдеться про 2 найважливіші операції на множинах: об’єднання та перехрестя. У гіршому випадку об'єднання прийме O (n + m), тоді як перетин прийме O (min (x, y)) за умови, що в наборах не багато елементів з однаковим хешем. Список часових складностей загальних операцій можна знайти тут: https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity