這篇文章主要介紹Python中l(wèi)ist ,set,dict大規(guī)模查找效率對比的示例分析，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到涿州網(wǎng)站設(shè)計與涿州網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗，讓設(shè)計與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個性化、用戶體驗好的作品，建站類型包括：成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站建設(shè)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、主機(jī)域名、網(wǎng)頁空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋涿州地區(qū)。

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！

以上是“Python中l(wèi)ist ,set,dict大規(guī)模查找效率對比的示例分析”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！希望分享的內(nèi)容對大家有幫助，更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

新聞名稱：Python中l(wèi)ist,set,dict大規(guī)模查找效率對比的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
文章來源：http://weahome.cn/article/ghcds.html