python - 理论平均案例运行时复杂度为 `numpy.argmax()`

Question

我正在查看numpy.argmax函数的代码。我很困惑 numpy 为 argmax 函数维护哪种数据结构。

https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmax.html

最终，我想知道原始数据类型的 numpy argmax 函数的理论平均情况运行时间复杂度是多少。一般情况下是O(logN)还是O(N)？

这也可能是一个相关问题:Faster alternatives to numpy.argmax/argmin which is slow

提前致谢。

Answer 1

这是使用 benchit 进行的性能分析:

def m(x):
  return np.argmax(x)

in_ = [np.random.rand(n) for n in [10,100,1000,10000]]

如您所见，它应该是O(N)。您迭代数组一次以找到最大值。