Python:列表與字典的查找表效率
建立具有大量值(其中有1000 萬個)的查找表時情況) ,選擇合適的資料結構對於效率和記憶體優化都至關重要。兩個主要選項是列表和字典。
查找速度
記憶體使用
字典和集合都使用雜湊來提高效率查找。然而,這種哈希表實作通常會維持 2/3 的填充度,這會導致記憶體浪費。
在只需要找出效率的情況下,可以考慮集合。集合支援更快的查找,但不提供關聯值的能力。
結論
基於提供的上下文,其中查找效率優先,值與鍵,最佳選擇是字典。其 O(1) 攤銷查找複雜性保證了快速搜索,無論表大小如何。然而,如果記憶體限制是一個主要問題,那麼使用帶有二分搜尋的排序列表可能是一種替代解決方案,以可能較慢的查找時間為代價提供O(log n) 效能,特別是對於沒有自然排序的字串或物件。
以上是字典和列表:對於 1000 萬個值的查找表,哪個更有效率?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!