如上,分别生成一个0-9999的list和set。再利用random生成一个随机数,利用in来判断这个元素是否在list和set中。 输出结果: 99993in_set耗时:0.0987358093261718899991in_list耗时:4.9168860912323 从上面的运行结果,可以明显的看出。in set的实际性能明显优于in list,那么都是有来保存一组元素
Python中的成员资格(membership)检查运算“in”，在列表(list)中遍历成员，时间复杂度为O(N); 在字典(dict)中, 时间复杂度为O(N)，测试结果如下：把下面的程序中的"in"操作的列表实现 改为“in”操作的字典实现：执行用时，从900ms，提升为60ms ...
如上,分别生成一个0-9999的list和set。再利用random生成一个随机数,利用in来判断这个元素是否在list和set中。 输出结果: 99993 in_set耗时:0.09873580932617188 99991 in_list耗时:4.9168860912323 1. 2. 3. 4. 从上面的运行结果,可以明显的看出。in set的实际性能明显优于in list,那么都是有来保存一组元素的类...
Python表达式结果描述len([1, 2, 3])3list的长度[1, 2, 3] + [4, 5, 6][1, 2, 3, 4, 5, 6]组合[‘Hi~’] * 4[‘Hi~’, ‘Hi~’, ‘Hi~’, ‘Hi~’]重复3 in [1, 2, 3]True元素是否存在于list中for x in [1, 2, 3]: print(x, end=” “)1 2 3遍历list中的元素 2...
判断值是否在set集合中的速度明显要比list快的多, 因为查找set用到了hash,时间在O(1)级别。 假设listA有100w个元素,setA=set(listA)即setA为listA转换之后的集合。 以下做个简单的对比: 第一个循环用了16min,第二个循环用了52s。 由此可见,在set中判断是否存在某值的效率要高的多。
for i in range(1,11): a=i*i l.append(a) print(l) 是不是感觉很麻烦,在python中,我们其实可以用一行代码来实现这个list,这里就要用到列表生成式了: 列表生成式: >>> [i*i for i in range(1,11)] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] ...
使用set来提升检索效率 我们使用一个例子来对比两者效率差异。所使用的案例中,list与set中均存储1000000个元素,我们想要检索的是500000,统计各个操作的耗时。脚本如下: #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- import time # 初始化一个list,含10000000个元素 l = [x for x in range(1000000)...
Python提供了5中内置的序列类型:bytearray、bytes、list、str与tuple,序列类型支持成员关系操作符(in)、大小计算函数(len())、分片([]),并且是可可迭代的。 1.1 元组 元组是个有序序列,包含0个或多个对象引用,使用小括号包裹。元组是固定的,不能替换或删除其中包含的任意数据项。
python中in的用法 Python中的in是一种检测某个元素是否存在于序列中的简便方法。Python in运算符可以检测一个特定的值是否被某个对象/序列包含，返回true或者false。它可以用在List、Tuple、String、Set和Dictionary等要在多种序列中使用。首先，说一下 Python 中in的用法，in作为一个运算符，可以检查一个特定的值...
可以看到set内正常添加了一个list，并且还可以改变该list的元素 实际上，只要对象是可散列的，那么就能够...