List vs Dict : quand devriez-vous utiliser une table de recherche en Python ?

Python : Liste vs Dict pour la table de recherche

En Python, il existe deux structures de données courantes pour créer une table de recherche : les listes et les dictionnaires. Cet article vise à explorer les différences entre les deux et à identifier lequel est le plus adapté à différents scénarios.

Vitesse

L'un des facteurs clés à prendre en compte lors du choix entre une liste et un dict sont la vitesse de recherche. Les recherches dans les listes sont effectuées de manière séquentielle, ce qui signifie que la complexité temporelle est O(n), où n est le nombre d'éléments dans la liste. D'autre part, les recherches dans les dictionnaires sont amorties en O(1) car elles utilisent une table de hachage pour stocker les paires clé-valeur, permettant un accès direct.

Mémoire

Les dictionnaires et les ensembles utilisent le hachage sous le capot, ce qui consomme plus de mémoire que le simple stockage de l'objet lui-même. La mise en œuvre de la table de hachage vise à maintenir son taux de remplissage autour des 2/3, ce qui pourrait entraîner une surcharge de mémoire.

Adéquation à des scénarios spécifiques

• Si vous devez associer des valeurs aux clés : Un dictionnaire est le meilleur choix.
• Si vous n'avez aucune valeur associée aux clés : Un ensemble est une alternative légère à un dict , notamment si le nombre d'éléments est faible.
• Si vous ajoutez de nouvelles clés à la volée :Un dictionnaire reste un choix approprié, tant que l'ensemble de données n'est pas trop volumineux et que vous pouvez acceptez le temps de recherche amorti O(1).
• Si vous disposez d'un grand ensemble de données et que vous n'ajoutez pas de nouvelles clés à la volée : Tri de la liste et utilisation de la recherche binaire (O(log n)) peut être une option viable, mais elle peut être plus lente pour les chaînes et impossible pour les objets sans un ordre naturel.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!