Python中list,set,dict大规模查找效率对比的示例分析-创新互联

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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！

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