在Python中,哪种数据结构更高效/快速?假设顺序对我来说不重要,无论如何我都会检查重复,Python集比Python列表慢吗?


当前回答

集合更快,而且你可以得到更多有集合的函数,比如你有两个集合:

set1 = {"Harry Potter", "James Bond", "Iron Man"}
set2 = {"Captain America", "Black Widow", "Hulk", "Harry Potter", "James Bond"}

我们可以很容易地连接两个集合:

set3 = set1.union(set2)

找出两者的共同点:

set3 = set1.intersection(set2)

找出两者的不同之处:

set3 = set1.difference(set2)

还有更多!试试吧,很有趣的!此外,如果你必须处理两个列表中的不同值或两个列表中的通用值,我更喜欢将列表转换为集合,许多程序员都是这样做的。 希望它能帮助你:-)

其他回答

博士tl;

数据结构(DS)很重要,因为它们用于对数据执行操作,这基本上意味着:获取一些输入,处理它,然后返回输出。

在某些特定情况下,一些数据结构比其他数据结构更有用。因此,问哪个(DS)更高效/更快是很不公平的。这就像问刀和叉之间哪个工具更有效率一样。我的意思是,这取决于具体情况。

列表

列表是可变序列,通常用于存储同构项的集合。

Sets

set对象是不同哈希对象的无序集合。它通常用于测试成员关系,从序列中删除重复项,并计算数学操作,如交集,并,差,和对称差。

使用

从一些答案中可以明显看出,在遍历值时,列表要比集合快得多。另一方面,在检查一个项是否包含在set中时,set要比list快。因此,你唯一能说的是,对于某些特定的操作,列表比集合好,反之亦然。

与@Ellis Percival的测试相同,我想添加的是,在添加元素时,列表以类似于集合的方式执行。

添加元素

>>> def add_test_set(iterable):
...     for i in range(10000):
...         iterable.add(i)
...
>>> def add_test_list(iterable):
...     for i in range(10000):
...         iterable.append(i)
...
>>> timeit("add_test_set(iterable)",
...     setup="from __main__ import add_test_set; iterable = set()",
...     number=10000)
7.073143866999999
>>> timeit("add_test_list(iterable)",
...     setup="from __main__ import add_test_list; iterable = list()",
...     number=10000)
6.80650725000001

(我本来想编辑他的帖子,但编辑队列已经满了)

集合更快,而且你可以得到更多有集合的函数,比如你有两个集合:

set1 = {"Harry Potter", "James Bond", "Iron Man"}
set2 = {"Captain America", "Black Widow", "Hulk", "Harry Potter", "James Bond"}

我们可以很容易地连接两个集合:

set3 = set1.union(set2)

找出两者的共同点:

set3 = set1.intersection(set2)

找出两者的不同之处:

set3 = set1.difference(set2)

还有更多!试试吧,很有趣的!此外,如果你必须处理两个列表中的不同值或两个列表中的通用值,我更喜欢将列表转换为集合,许多程序员都是这样做的。 希望它能帮助你:-)

这取决于你打算用它做什么。

当涉及到确定一个对象是否存在于set中时(如x在s中),set的速度要快得多,但它的元素是没有顺序的,因此您不能像在列表中那样通过索引访问项目。在实践中,迭代集的速度也比较慢。

您可以使用timeit模块查看哪种方法更适合您的情况。

我建议使用Set实现,用例仅限于引用或搜索存在,而使用Tuple实现,用例要求执行迭代。列表是一种低级实现,需要大量内存开销。