19.3. Rendimiento típico

Normalmente cuando invocamos un metodo, no nos importan los detalles de su implementación. Pero hay un “detalle" que podría interesarnos: el rendimiento típico del metodo.

¿Cuanto tarda, y como var³a el tiempo de ejecución al aumentar el numero de elementos de la colección?

Primero mire quita. Ahí no hay bucles ni llamadas a funciones, dando a entender que el tiempo de ejecución de este metodo es siempre el mismo. Un metodo así se llama operación de tiempo constante. En realidad, el metodo podría
ser ligeramente mas rápido cuando la lista esta vacía porque se salta el cuerpo de la condición, pero esa diferencia no es significativa.

El rendimiento de inserta es muy diferente. En el caso general, tenemos que recorrer la lista para encontrar el ultimo elemento.

Este recorrido cuesta un tiempo proporcional a la longitud de la lista. Como el tiempo de ejecución es función lineal de la longitud, este metodo se llama de tiempo lineal. Comparado con el tiempo constante, es muy pobre.

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1: import random 2: class Carta: 3: listaDePalos = [ "Tr¶eboles" , "Diamantes" , "Corazones" , 4: "Picas" ] 5: listaDeValores = [ "nada" , "As" , "2" , "3" , "4" , "5" , "6" , "7" , 6: "8" , "9" , "10" , "Sota" , "Reina" , "Rey" ] 7: 8: def __init__(self, palo=0, valor=0): 9: self.palo = palo 10: self.valor = valor 11: def __str__(self): 12: return (self.listaDeValores[self.valor] + " de " +\ 13: self.listaDePalos[self.palo]) 14: def __cmp__(self, otro): 15: # controlar el palo 16: if self.palo > otro.palo: return 1 17: if self.palo < otro.palo: return -1 18: # si son del mismo palo, controlar el valor 19...

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