Beim Umgang mit großen Datensätzen ist die Auswahl der effizientesten Datenstruktur für Nachschlagevorgänge von entscheidender Bedeutung. In Python sind Listen und Wörterbücher die beiden wichtigsten Optionen zum Erstellen von Nachschlagetabellen.
Wörterbücher zeichnen sich aufgrund ihrer Hashing-Implementierung durch eine schnelle Nachschlageleistung aus. Suchvorgänge in Wörterbüchern werden mit O(1) amortisiert, was bedeutet, dass die Zeitkomplexität unabhängig von der Anzahl der Elemente nahezu konstant ist. Andererseits erfordern Listen sequentielle Suchvorgänge, was zu einer O(n)-Zeitkomplexität führt, wobei n die Anzahl der Elemente in der Liste ist.
Es werden sowohl Wörterbücher als auch Mengen verwendet Internes Hashing, das mehr Speicher erfordert als nur das Speichern der Objekte selbst. Laut A.M. Kuchling in „Beautiful Code“ ist Hashing darauf ausgelegt, den Hash zu etwa 2/3 voll zu halten, was möglicherweise zu einem Speicheraufwand führt.
Wenn Sie es nicht benötigen Um Werte mit den gesuchten Elementen zu verknüpfen (wie durch Edit 3 in der Frage impliziert), könnte ein Set eine effizientere Wahl sein. Sets bieten O(1)-Suchleistung und verbrauchen weniger Speicher als Listen oder Wörterbücher.
Wenn Sie im Handumdrehen neue Elemente zu Ihrer Nachschlagetabelle hinzufügen müssen, können Sie die Liste möglicherweise sortieren und binär verwenden Suche nach O(log n)-Suchen. Dieser Ansatz kann jedoch für Zeichenfolgen langsamer und für Objekte ohne natürliche Reihenfolge unpraktisch sein.
Letztendlich hängt die Wahl zwischen einer Liste, einem Wörterbuch oder einem Satz für Ihre Nachschlagetabelle von den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung ab , insbesondere die Größe und Suchhäufigkeit der Daten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWörterbücher vs. Listen vs. Mengen: Welche Python-Datenstruktur eignet sich am besten für Nachschlagetabellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
