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...
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的类型,为什么会有这么大的不...
4. 测量和比较遍历时间 通过运行上述代码,我们可以测量并比较list和set的遍历时间。通常情况下,集合的遍历时间会更短,尤其是在元素数量较多的情况下。 5. 结论 根据以上分析和测量结果,我们可以得出结论:在Python中,集合(set)的遍历效率通常高于列表(list)。这是因为集合内部基于哈希表实现,提供了更高效的元素查找和...
1、set 的创建 创建一个 set,需要提供一个 list 作为输入集合 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 set1=set([123,456,789]) print(set1) 输出结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 {456, 123, 789} 传入的参数 [123,456,789] 是一个 list,而显示的 {456, 123...
combined = list1 + list2 # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6] # 列表重复 doubled = list1 * 3 # 输出: [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] # 检查列表是否包含特定元素 contains_2 = 2 in list1 # 输出: True contains_7 = 7 in list1 # 输出: False ...
>>>a={xforxin'abracadabra'ifxnotin'abc'} >>>a {'r','d'} 集合的基本操作 1、添加元素 语法格式如下: s.add(x) 将元素 x 添加到集合 s 中,如果元素已存在,则不进行任何操作。 实例(Python 3.0+) >>>thisset=set(("Google","Runoob","Taobao")) ...
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 -*-importtime# 初始化一个list,含10000000个元素l=[xforxinrange(1000000)]# list转sett1=...
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 ...
查找效率：set>dict>list（数据显示list的效率比前面两个慢很多倍）。dict是用来存储键值对结构的数据的...