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...
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...
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)...
in list python 的效率 list在python中的作用,“”"List列表的作用:1:存放数据,并且list存放数据是安全的,但是不能存放大数据的东西,例如:音频、视频、图片等。2:list可以遍历数据库的结果集,后续讲解MySQL、Oracle和Python操作。———重点内容3:list的底层原
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 ...
二,元素存在性(in) 在Python 中,in运算符用于检查一个值是否存在于序列(如列表、元组、字符串)中。 例如,我们可以使用in运算符来检查一个元素是否在列表中: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 my_list=[1,2,3,4,5]element=3ifelementinmy_list:print(f"{element} 在列表中")else:prin...
my_text = "apple apple orange banana orange" my_lst = list(my_text.split()) # 将文本分割成单词并存入列表my_set = set(my_text.split()) # 将文本分割成单词并存入集合中，去除重复 word_frequency = {word: my_lst.count(word) for word in my_set} # 使用字典统计每个单词的频率print(...
listname=[element1,element2,element3,...,elementn] 例如,下面定义的列表都是可以的: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 num=[1,2,3,4,5,6,7]name=["呆呆敲代码的小Y","https://xiaoy.blog.csdn.net"]program=["呆呆敲代码的小Y","Python","Unity"]emptylist=[] ...