Python在不同对象中使用 in 操作符的查找效率
前言
在Python中 in 操作符可以用于判断某个元素是否存在于当前对象中,而对于不同的Python对象,使用 in 操作符的处理效率是不一样的。
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今天我们主要针对 4 种不同的Python数据类型进行学习:list列表、tuple元组、set集合、dict字典。
测试过程
我们用于测试的 4 种Python数据类型,分别为 tmp_list
、tmp_tuple
、tmp_set
、tmp_dict
,测试过程中,它们所包含的元素都是相同的,均通过 random.randint(0, num) 随机生成,但它们的长度均为 num - 3 ,也就是说在 [0, num] 范围内,将有3个整数不在上面的对象中,我们需要把这3个整数找出来。
测试代码如下:
import time
import random
def demo(target, num):
time1 = time.time()
res = []
for i in range(num):
if i not in target:
res.append(i)
time2 = time.time()
print("结果:{},当前类型:{},耗时:{}".format(res, type(target), time2 - time1))
num = 500
tmp_set = set()
while len(tmp_set) <= num - 3:
tmp_set.add(random.randint(0, num))
tmp_list = list(tmp_set)
tmp_tuple = tuple(tmp_set)
tmp_dict = {key: "" for key in tmp_set}
demo(tmp_list, num)
demo(tmp_tuple, num)
demo(tmp_set, num)
demo(tmp_dict, num)
当 num = 50 时,得到如下结果:
不包含的整数:[25, 31, 36],当前类型:,耗时:0.0
不包含的整数:[25, 31, 36],当前类型:,耗时:0.0
不包含的整数:[25, 31, 36],当前类型:,耗时:0.0
不包含的整数:[25, 31, 36],当前类型:,耗时:0.0
当 num = 500 时,得到如下结果:
不包含的整数:[114, 329, 355],当前类型:,耗时:0.00
不包含的整数:[114, 329, 355],当前类型:,耗时:0.00
不包含的整数:[114, 329, 355],当前类型:,耗时:0.0
不包含的整数:[114, 329, 355],当前类型:,耗时:0.0
当 num = 5000 时,得到如下结果:
不包含的整数:[445, 850, 3547],当前类型:,耗时:0.
不包含的整数:[445, 850, 3547],当前类型:,耗时:0.
不包含的整数:[445, 850, 3547],当前类型:,耗时:0.000
不包含的整数:[445, 850, 3547],当前类型:,耗时:0.0
当 num = 时,得到如下结果:
不包含的整数:[9296, , ],当前类型:,耗时:26.
不包含的整数:[9296, , ],当前类型:,耗时:25.
不包含的整数:[9296, , ],当前类型:,耗时:0.00
不包含的整数:[9296, , ],当前类型:,耗时:0.00
当 num = 时,得到如下结果:
不包含的整数:[, , ],当前类型:,耗时:52.
不包含的整数:[, , ],当前类型:,耗时:52.
不包含的整数:[, , ],当前类型:,耗时:0.00
不包含的整数:[, , ],当前类型:,耗时:0.00
当 num = 时,得到如下结果:
不包含的整数:[, , ],当前类型:,耗时:75.
不包含的整数:[, , ],当前类型:,耗时:64.
不包含的整数:[, , ],当前类型:,耗时:0.00
不包含的整数:[, , ],当前类型:,耗时:0.00
当 num = 时,得到如下结果:
'''
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'''
不包含的整数:[, , ],当前类型:,耗时:110.
不包含的整数:[, , ],当前类型:,耗时:109.0
不包含的整数:[, , ],当前类型:,耗时:0.0
不包含的整数:[, , ],当前类型:,耗时:0.00
结论
通过上面的测试,我们可以看到,总体来说,list、tuple它们使用 in 操作符的查找效率相差不多,set、dict它们使用 in 操作符的查找效率相差不多,但随着查找数据量的增大,list、tuple的处理效率变得越来越慢,而set、dict的处理效率,将远远优于list及tuple。
list列表、tuple元组、set集合、dict字典,使用 in 操作符查找的平均时间复杂度如下:
当我们在处理数据量大且需频繁查找元素时,最好使用 set、dict ,这样将会大幅度提升处理速度。
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