Python在不同物件中使用 in 運算子的查找效率

前言

在Python中 in 運算子可以用于判斷某個元素是否存在于當前物件中，而對于不同的Python物件，使用 in 運算子的處理效率是不一樣的，

今天我們主要針對 4 種不同的Python資料型別進行學習：list串列、tuple元組、set集合、dict字典，

測驗程序

我們用于測驗的 4 種Python資料型別，分別為 tmp_list 、tmp_tuple、tmp_set、tmp_dict，測驗程序中，它們所包含的元素都是相同的，均通過 random.randint(0, num) 隨機生成，但它們的長度均為 num - 3 ，也就是說在 [0, num] 范圍內，將有3個整數不在上面的物件中，我們需要把這3個整數找出來，

測驗代碼如下：

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("結果：{}，當前型別：{}，耗時：{}".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)

當 num = 50 時，得到如下結果：

不包含的整數：[25, 31, 36]，當前型別：<class 'list'>，耗時：0.0
不包含的整數：[25, 31, 36]，當前型別：<class 'tuple'>，耗時：0.0
不包含的整數：[25, 31, 36]，當前型別：<class 'set'>，耗時：0.0
不包含的整數：[25, 31, 36]，當前型別：<class 'dict'>，耗時：0.0

當 num = 500 時，得到如下結果：

不包含的整數：[114, 329, 355]，當前型別：<class 'list'>，耗時：0.0059354305267333984
不包含的整數：[114, 329, 355]，當前型別：<class 'tuple'>，耗時：0.0052182674407958984
不包含的整數：[114, 329, 355]，當前型別：<class 'set'>，耗時：0.0
不包含的整數：[114, 329, 355]，當前型別：<class 'dict'>，耗時：0.0

當 num = 5000 時，得到如下結果：

不包含的整數：[445, 850, 3547]，當前型別：<class 'list'>，耗時：0.3342933654785156
不包含的整數：[445, 850, 3547]，當前型別：<class 'tuple'>，耗時：0.39918947219848633
不包含的整數：[445, 850, 3547]，當前型別：<class 'set'>，耗時：0.00099945068359375
不包含的整數：[445, 850, 3547]，當前型別：<class 'dict'>，耗時：0.0

當 num = 50000 時，得到如下結果：

不包含的整數：[9296, 18652, 32281]，當前型別：<class 'list'>，耗時：26.92029118537903
不包含的整數：[9296, 18652, 32281]，當前型別：<class 'tuple'>，耗時：25.956974506378174
不包含的整數：[9296, 18652, 32281]，當前型別：<class 'set'>，耗時：0.009968996047973633
不包含的整數：[9296, 18652, 32281]，當前型別：<class 'dict'>，耗時：0.009973287582397461

當 num = 55000 時，得到如下結果：

不包含的整數：[16086, 33891, 46161]，當前型別：<class 'list'>，耗時：52.91718029975891
不包含的整數：[16086, 33891, 46161]，當前型別：<class 'tuple'>，耗時：52.84810948371887
不包含的整數：[16086, 33891, 46161]，當前型別：<class 'set'>，耗時：0.009554624557495117
不包含的整數：[16086, 33891, 46161]，當前型別：<class 'dict'>，耗時：0.007979393005371094

當 num = 75000 時，得到如下結果：

不包含的整數：[23057, 35827, 69232]，當前型別：<class 'list'>，耗時：75.57932734489441
不包含的整數：[23057, 35827, 69232]，當前型別：<class 'tuple'>，耗時：64.49729013442993
不包含的整數：[23057, 35827, 69232]，當前型別：<class 'set'>，耗時：0.005983591079711914
不包含的整數：[23057, 35827, 69232]，當前型別：<class 'dict'>，耗時：0.005979776382446289

當 num = 100000 時，得到如下結果：

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尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！
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不包含的整數：[22499, 22800, 29652]，當前型別：<class 'list'>，耗時：110.19707798957825
不包含的整數：[22499, 22800, 29652]，當前型別：<class 'tuple'>，耗時：109.08251285552979
不包含的整數：[22499, 22800, 29652]，當前型別：<class 'set'>，耗時：0.011965036392211914
不包含的整數：[22499, 22800, 29652]，當前型別：<class 'dict'>，耗時：0.009937524795532227

結論

通過上面的測驗，我們可以看到，總體來說，list、tuple它們使用 in 運算子的查找效率相差不多，set、dict它們使用 in 運算子的查找效率相差不多，但隨著查找資料量的增大，list、tuple的處理效率變得越來越慢，而set、dict的處理效率，將遠遠優于list及tuple，

list串列、tuple元組、set集合、dict字典，使用 in 運算子查找的平均時間復雜度如下：

當我們在處理資料量大且需頻繁查找元素時，最好使用 set、dict ，這樣將會大幅度提升處理速度，

標籤：Python

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