Как Большой Список Python может Добраться?
Если вы хотите использовать SVG в своем приложении, вы должны использовать плагин nativescript-svg .
Чтобы использовать SVG на заставке, вам нужно обновить splash_screen.xml из App_Resources/Android/src/main/res/drawable-nodpi.
Вы можете заменить значение по умолчанию item на что-то вроде ниже
6 ответов
Согласно исходному коду , максимальный размер списка составляет PY_SSIZE_T_MAX / sizeof (PyObject *) .
PY_SSIZE_T_MAX определено в pyport.h как ((size_t) -1) >> 1
В обычной 32-битной системе это (4294967295/2) / 4 или 536870912.
] Следовательно, максимальный размер списка Python в 32-битной системе составляет 536 870 912 элементов.
Пока количество элементов у вас равно или меньше этого, все функции списка должны работать правильно.
Конечно, все в порядке. На самом деле вы можете легко убедиться в этом сами:
l = range(12000)
l = sorted(l, reverse=True)
Выполнение этих строк на моей машине заняло:
real 0m0.036s
user 0m0.024s
sys 0m0.004s
Но конечно, как говорили все остальные. Чем больше массив, тем медленнее будут операции.
В обычном коде я создал списки с миллионами элементов. Я считаю, что реализация списков в Python ограничена только объемом памяти в вашей системе.
Кроме того, методы / функции списка должны продолжать работать, несмотря на размер списка.
Если вам важна производительность, возможно, стоит изучить библиотеку, например NumPy .
12000 элементов - это ничто в Python ... и на самом деле число элементов может доходить настолько далеко, насколько интерпретатор Python имеет память в вашей системе.
Я бы сказал, что вы ограничены только общим объемом доступной оперативной памяти. Очевидно, что чем больше массив, тем больше операций над ним потребуется.
Характеристики производительности для списков описаны на Effbot.
Списки Python фактически реализованы как векторные для быстрого произвольного доступа, поэтому контейнер в основном будет содержать столько элементов, сколько есть места для в памяти. (Вам нужно место для указателей, содержащихся в списке, а также место в памяти для объекта (ов), на который указывает.)
Добавляется O (1) (амортизированная постоянная сложность), однако, вставка / удаление из середины последовательности потребует переупорядочения O (n) (линейная сложность), которое будет медленнее по мере увеличения количества элементов в вашем списке.
Ваш вопрос сортировки больше нюансы, так как операция сравнения может занять неограниченное количество времени. Если вы выполняете очень медленные сравнения, это займет много времени, хотя