Python 中list ,set,dict的大规模查找效率对比详解
更新时间：2019年10月11日 11:47:36 作者：Icoding_F2014
这篇文章主要介绍了Python 中list ,set,dict的大规模查找效率对比详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
很多时候我们可能要频繁的进行元素的find 或in操作，本人一直天真的以为python的list做了hash，通过红黑树来高效查找···直到今天我真正来测试它和set,dict的查找效率时，才发现自已想太多了！！！！
先看代码：
__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种数据结构供查找，常规的list,集合sl,字典dl.里面的元素都是随机生成的，为什么要随机生成元素？这是防止某些结构对有序数据的偏向导致测试效果不客观。
start=time.clock()
for i in range(100000):
t=i in sl
end=time.clock()
print("set:",end-start)
#计算通过set来查找的效率
start=time.clock()
for i in range(100000):
t=i in dl
end=time.clock()
print("dict:",end-start)
#计算通过dict的效率
start=time.clock()
for i in range(100000):
t=i in l
end=time.clock()
print("list:",end-start)
#计算通过list的效率
结果：
set: 0.01762632617301519 dict: 0.021149536796960248 ······ ··· ··
呵呵呵呵···list等了20分钟都没出结果。
所以···结果一览无余啊。
查找效率：set>dict>list
单次查询中：看来list 就是O(n)的；而set做了去重，本质应该一颗红黑树（猜测，STL就是红黑树），复杂度O(logn)；dict类似对key进行了hash,然后再对hash生成一个红黑树进行查找，其查找复杂其实是O(logn),并不是所谓的O(1)。O(1)只是理想的实现，实际上很多hash的实现是进行了离散化的。dict比set多了一步hash的过程，so 它比set慢，不过差别不大。
so,如果是要频繁的查找，请使用set吧！
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
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