python集合常见运算案例解析

 更新时间:2019年10月17日 11:34:34   作者:eacxzm   我要评论
这篇文章主要介绍了python集合常见运算,结合具体实例形式分析了Python使用集合生成随机数的几种常用算法的效率比较,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了python集合常见运算。分享给大家供大家参考,具体如下:

python生成不重复随机数放在列表中的效率比较

import random
import time
def RandomNumbers(number, start, end):
  '''使用列表来生成number个介于start和end之间的不重复随机数'''
  data = []
  n = 0
  while True:
    element = random.randint(start, end)
    if element not in data:
      data.append(element)
      n += 1
    if n == number - 1:
      break
  return data
def RandomNumbers1(number, start, end):
  '''使用列表来生成number个介于start和end之间的不重复随机数'''
  data = []
  while True:
    element = random.randint(start, end)
    if element not in data:
      data.append(element)
    if len(data) == number:
      break
  return data
def RandomNumbers2(number, start, end):
  '''使用集合来生成number个介于start和end之间的不重复随机数'''
  data = set()
  while True:
    data.add(random.randint(start, end))
    if len(data) == number:
      break
  return data
start = time.time()
for i in range(1000):
  RandomNumbers(1000, 1, 10000)
print('Time used:', time.time()-start)
start = time.time()
for i in range(1000):
  RandomNumbers1(1000, 1, 10000)
print('Time used1:', time.time()-start)
start = time.time()
for i in range(1000):
  RandomNumbers2(1000, 1, 10000)
print('Time used2:', time.time()-start)

得到的结果是

==================== RESTART: C:/Users/xuzm/Desktop/比较.py ====================
Time used: 24.607422828674316
Time used1: 24.069069623947144
Time used2: 4.816216945648193
>>>

可见:

append方法对空裂变追加元素的方法效率远不及add方法

PS:这里再提供几款相关工具供大家参考使用:

在线随机数生成工具:
http://tools.jb51.net/aideddesign/rnd_num

在线随机生成个人信息数据工具:
http://tools.jb51.net/aideddesign/rnd_userinfo

在线随机字符/随机密码生成工具:
http://tools.jb51.net/aideddesign/rnd_password

在线随机数字/字符串生成工具:
http://tools.jb51.net/aideddesign/suijishu

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python编码操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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