使用 cachetools 的 TTL 缓存 （python） - 如何计算算法复杂度/基本操作的大 O？

TTL Cache using cachetools (python) - how to calculate algorithmic complexity / big O of basic operations?

提问人：Steven Smith 提问时间：10/24/2023 更新时间：10/24/2023 访问量：26

问：

我刚刚开始使用 cachetools 库（特别是 TTL 缓存）。我想知道如何计算常见操作的复杂性，例如缓存查找，缓存更新和LRU逐出。

Python 缓存 big-o ttl

评论

1赞 C.Nivs 10/24/2023
尝试阅读库的源代码。一个猜测是缓存本身就是一个字典，所以平均值是 O（1） 查找和更新、O（N） 创建、O（1） 删除（逐出）

答： 暂无答案

上一个：在这种情况下，BIG O 分析是什么？

下一个：O（sqrt（n）） + O（n^2） 的大 O 时间复杂度是 O（n）？[复制]