~$ python -m timeit -n 1000 "set(range(1000)).intersection(range(500, 1500))" 1000 loops, best of 3: 120 usec per loop List 大概用了Set的225倍的时间。List转Set基本用不了什么时间,所以如果有需要求(集合,列表等)的并集和交集的时候,最好使用Set。 【更新】 考虑到range(500, 1500) 调用了...
set size= 1000000 list index of time: 11.799197673797607 set index of time: 0.0019888877868652344 #测试结果,set 速度比list快5500倍,不比不知道,一比吓一跳。 当list加到一千万条,,,1000次搜索已经无法等待了,崩溃。而set的1000万条,1000次搜索依然是0.002秒左右。
一般来说,在操作元素的查找和访问方面,set要比list快,因为set使用了哈希表来存储元素,而list是基于数组的。 然而,对于添加或删除元素的操作,list比set更快,因为对数组进行添加和删除操作的开销较小。 如果需要对元素进行频繁的查找和判断是否存在的操作,使用set会更高效。 3. 在大数据量情况下,list和set的性能差异...
我们可以使用列表推导式将set转换为list。 set_data={1,2,3,4,5}list_data=[xforxinset_data]print(list_data) 1. 2. 3. 输出结果为: [1, 2, 3, 4, 5] 1. 方法三:使用for循环 我们可以使用for循环遍历set,并将每个元素添加到一个空列表中,从而实现set转换为list的目的。 set_data={1,2,3,...
---进行set转换list--- nn=list(ssss())printnn 输出为(1,2) ——— a={1,2,3}此为list ---进行set转换list--- l=set(a) print l 输出为set([1, 2, 3])
第一步:将set转为list 首先,我们需要将set转换为list。这可以通过简单地使用list()函数来完成。以下是代码示例: #将set转为listmy_set={1,2,3}my_list=list(my_set) 1. 2. 3. 在这段代码中,我们首先定义了一个setmy_set,然后使用list()函数将其转换为list,并将结果存储在my_list中。
List\set\dict\tuple\deque性能比较 列表的查询和插入速度会比较慢 x in s查找操作,一般会把s变为集合类型,这样时间复杂度比较低(只有O(1)) # 1.list、set判断元素是否存在set效率高于list list1 = [1, 2, 3, 4] i = 0 ifiinset(list1): ...
此时如果直接set下,就会按照set顺序输出list,即 ['172.25.14.5', '172.25.14.2', '172.25.14.4', '172.25.14.1', '172.25.14.3'] 可以用sorted函数排序,但排序的时候有个怪问题:'172.25.14.10'会排在'172.25.14.1'后面 sorted(set(a_temp[:10])) ...
其实python中,set转list的非常的简单,直接将set的值放入list()的括号中即可,相反,list转set也同样如此。(推荐学习:Python视频教程) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 >>> s=set('123456') >>>print(s) {'6','4','5','1','2','3'} >>> l=list(s) ...
在Python中,set和list都是用来存储一组元素的数据结构,但它们有着不同的性能特点。1. 查找元素:- 在set中查找元素的时间复杂度为O(1),因为set是基于哈希表实现的,可以快速定...