列表的原理

在前一部分，你看到了两张图，大概是这样的：

SOLUTION:

10 毫秒

我们在 4 台电脑上重复了第二个试验，每台电脑的处理器都不一样。试验结果如下。

SOLUTION:

CPU 4

对所有 CPU 而言 ，以下哪些说法是正确的？

对包括 500,000 个元素的列表中执行成员测试时，只花了大约 10 毫秒。

扫描含有 800,000 个元素的列表所需的时间，大约为扫描含有 400,000 个元素的列表所需时间的两倍。

CPU 的速度不影响对列表执行成员测试所需的时间。

SOLUTION:

扫描含有 800,000 个元素的列表所需的时间，大约为扫描含有 400,000 个元素的列表所需时间的**两倍**。

SOLUTION:

约 1 毫秒

列表的工作原理

测试列表中的成员资格花费的时间随着列表的大小“线性缩放”。这只意味着，如果你将列表大小加倍，则会增加测试成员资格所需的时间（平均值）。

当你了解更多关于编程和计算机科学的内容时，你可能会看到这种算法被描述为 “big O of N”，或者在数学上被描述为 \mathcal{O}(n) 。在该纳米学位中，我们不会深入讲解算法分析。

测试成员名单需要更长时间的原因与计算机在幕后进行的操作有关。当你写下：

if -1 in my_list

计算机将依次遍历 my_list 中的每个元素，直到找到 -1 。如果它在整个列表中没有找到 -1 ，那么成员资格测试的结果将是 False 。