Python内置的时间复杂度？

Python内置的时间复杂度是指在Python语言中，一些常用的操作或函数的时间复杂度。时间复杂度是衡量算法执行效率的指标，表示算法执行所需的时间与问题规模之间的关系。

在Python中，常见的时间复杂度有：

1. O(1)：常数时间复杂度，表示无论输入规模多大，算法的执行时间都是固定的。例如，对一个列表进行索引操作或者获取列表的长度，都是常数时间复杂度的操作。
2. O(log n)：对数时间复杂度，表示算法的执行时间随着输入规模的增加而增加，但是增长速度较慢。例如，二分查找算法就是对数时间复杂度的算法。
3. O(n)：线性时间复杂度，表示算法的执行时间与输入规模成正比。例如，遍历一个列表或者对列表进行排序，都是线性时间复杂度的操作。
4. O(n log n)：线性对数时间复杂度，表示算法的执行时间与输入规模的乘积与输入规模的对数成正比。例如，快速排序算法就是线性对数时间复杂度的算法。
5. O(n^2)：平方时间复杂度，表示算法的执行时间与输入规模的平方成正比。例如，嵌套循环遍历一个二维列表，就是平方时间复杂度的操作。
6. O(2^n)：指数时间复杂度，表示算法的执行时间随着输入规模的增加呈指数级增长。例如，求解一个问题的所有可能组合，就是指数时间复杂度的操作。

这些时间复杂度的概念和分类可以帮助开发者评估算法的效率，并选择合适的算法来解决问题。

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