Python 中l(wèi)ist ,set,dict的大規(guī)模查找效率對比詳解
更新時間：2019年10月11日 11:47:36 作者：Icoding_F2014
這篇文章主要介紹了Python 中l(wèi)ist ,set,dict的大規(guī)模查找效率對比詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下
很多時候我們可能要頻繁的進(jìn)行元素的find 或in操作，本人一直天真的以為python的list做了hash，通過紅黑樹來高效查找···直到今天我真正來測試它和set,dict的查找效率時，才發(fā)現(xiàn)自已想太多了?。。。?
先看代碼：
__author__ = 'jmh081701'
import numpy
import time
l=[]
sl=set()
dl=dict()
r=numpy.random.randint(0,10000000,100000)
for i in range(0,100000):
l.append(r[i])
sl.add(r[i])
dl.setdefault(r[i],1)
#生成3種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)供查找，常規(guī)的list,集合sl,字典dl.里面的元素都是隨機(jī)生成的，為什么要隨機(jī)生成元素？這是防止某些結(jié)構(gòu)對有序數(shù)據(jù)的偏向?qū)е聹y試效果不客觀。
start=time.clock()
for i in range(100000):
t=i in sl
end=time.clock()
print("set:",end-start)
#計算通過set來查找的效率
start=time.clock()
for i in range(100000):
t=i in dl
end=time.clock()
print("dict:",end-start)
#計算通過dict的效率
start=time.clock()
for i in range(100000):
t=i in l
end=time.clock()
print("list:",end-start)
#計算通過list的效率
結(jié)果：
set: 0.01762632617301519 dict: 0.021149536796960248 ······ ··· ··
呵呵呵呵···list等了20分鐘都沒出結(jié)果。
所以···結(jié)果一覽無余啊。
查找效率：set>dict>list
單次查詢中：看來list 就是O(n)的；而set做了去重，本質(zhì)應(yīng)該一顆紅黑樹（猜測，STL就是紅黑樹），復(fù)雜度O(logn)；dict類似對key進(jìn)行了hash,然后再對hash生成一個紅黑樹進(jìn)行查找，其查找復(fù)雜其實是O(logn),并不是所謂的O(1)。O(1)只是理想的實現(xiàn)，實際上很多hash的實現(xiàn)是進(jìn)行了離散化的。dict比set多了一步hash的過程，so 它比set慢，不過差別不大。
so,如果是要頻繁的查找，請使用set吧！
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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