以下示例的复杂性是什么:
tuple_ = (1,2,..,3,1) # tuple of length n
(*tuple_[:k], *tuple_[k+1:]) # deleting element at index k
正常情况下，tuple_[:k]和tuple_[k+1:]的切片分别为O(k)和O(n-k).
但是，切片是否首先发生，然后元素被一个接一个地添加到结果元组中，这意味着另有n个操作？
我知道复杂度是O(2n)是O(N)，但我想知道这里的运算次数是不是因为星号而加倍？
假设我们有一个输入:
tuple_ = tuple(range(1000))
k = 400
让我们分析两个表达式:(tuple_[:k], tuple_[k+1:])和(*tuple_[:k], *tuple_[k+1:])，使用dis模块来发现和比较执行了哪些重要操作under the hood.
100:
import dis
...
dis.dis("(tuple_[:k], tuple_[k+1:])")
1 0 LOAD_NAME 0 (tuple_)
2 LOAD_CONST 0 (None)
4 LOAD_NAME 1 (k)
6 BUILD_SLICE 2
8 BINARY_SUBSCR
10 LOAD_NAME 0 (tuple_)
12 LOAD_NAME 1 (k)
14 LOAD_CONST 1 (1)
16 BINARY_ADD
18 LOAD_CONST 0 (None)
20 BUILD_SLICE 2
22 BINARY_SUBSCR
24 BUILD_TUPLE 2
26 RETURN_VALUE
这里的重要运算是BUILD_SLICE 1、BUILD_SLICE 2和BUILD_TUPLE，它们将表达式的运行时间合计为103 + 104 + 105(因为最终的元组BUILD_TUPLE仅包含2个片/元组).
100:
dis.dis("(*tuple_[:k], *tuple_[k+1:])")个
1 0 BUILD_LIST 0
2 LOAD_NAME 0 (tuple_)
4 LOAD_CONST 0 (None)
6 LOAD_NAME 1 (k)
8 BUILD_SLICE 2
10 BINARY_SUBSCR
12 LIST_EXTEND 1
14 LOAD_NAME 0 (tuple_)
16 LOAD_NAME 1 (k)
18 LOAD_CONST 1 (1)
20 BINARY_ADD
22 LOAD_CONST 0 (None)
24 BUILD_SLICE 2
26 BINARY_SUBSCR
28 LIST_EXTEND 1
30 LIST_TO_TUPLE
32 RETURN_VALUE
在这里，Python从BUILD_LIST开始构建了一个空列表.这有几个原因:1)解包需要flattening个序列；2)并不是所有参数都需要解包，因此可以在最终容器上的不同点上安排展平.知道tuple是不可变的，list被用作内部存储.
这里的重要运算是BUILD_SLICE 1、LIST_EXTEND 1、BUILD_SLICE 2、LIST_EXTEND 2和LIST_TO_TUPLE.它们将表达式的运行时间合计为105 + 106 + 107
这种复杂性似乎相当具有代表性.