Python在不同对象中使用 in 操作符的查找效率

前言

在Python中 in 操作符可以用于判断某个元素是否存在于当前对象中，而对于不同的Python对象，使用 in 操作符的处理效率是不一样的。

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今天我们主要针对 4 种不同的Python数据类型进行学习：list列表、tuple元组、set集合、dict字典。

测试过程

我们用于测试的 4 种Python数据类型，分别为 tmp_list 、tmp_tuple、tmp_set、tmp_dict，测试过程中，它们所包含的元素都是相同的，均通过 random.randint(0, num) 随机生成，但它们的长度均为 num - 3 ，也就是说在 [0, num] 范围内，将有3个整数不在上面的对象中，我们需要把这3个整数找出来。

测试代码如下：

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("结果：{}，当前类型：{}，耗时：{}".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)

当 num = 50 时，得到如下结果：

不包含的整数：[25, 31, 36]，当前类型：，耗时：0.0
不包含的整数：[25, 31, 36]，当前类型：，耗时：0.0
不包含的整数：[25, 31, 36]，当前类型：，耗时：0.0
不包含的整数：[25, 31, 36]，当前类型：，耗时：0.0

当 num = 500 时，得到如下结果：

不包含的整数：[114, 329, 355]，当前类型：，耗时：0.00
不包含的整数：[114, 329, 355]，当前类型：，耗时：0.00
不包含的整数：[114, 329, 355]，当前类型：，耗时：0.0
不包含的整数：[114, 329, 355]，当前类型：，耗时：0.0

当 num = 5000 时，得到如下结果：

不包含的整数：[445, 850, 3547]，当前类型：，耗时：0.
不包含的整数：[445, 850, 3547]，当前类型：，耗时：0.
不包含的整数：[445, 850, 3547]，当前类型：，耗时：0.000
不包含的整数：[445, 850, 3547]，当前类型：，耗时：0.0

当 num = 时，得到如下结果：

不包含的整数：[9296, , ]，当前类型：，耗时：26.
不包含的整数：[9296, , ]，当前类型：，耗时：25.
不包含的整数：[9296, , ]，当前类型：，耗时：0.00
不包含的整数：[9296, , ]，当前类型：，耗时：0.00

当 num = 时，得到如下结果：

不包含的整数：[, , ]，当前类型：，耗时：52.
不包含的整数：[, , ]，当前类型：，耗时：52.
不包含的整数：[, , ]，当前类型：，耗时：0.00
不包含的整数：[, , ]，当前类型：，耗时：0.00

当 num = 时，得到如下结果：

不包含的整数：[, , ]，当前类型：，耗时：75.
不包含的整数：[, , ]，当前类型：，耗时：64.
不包含的整数：[, , ]，当前类型：，耗时：0.00
不包含的整数：[, , ]，当前类型：，耗时：0.00

当 num = 时，得到如下结果：

'''
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'''
不包含的整数：[, , ]，当前类型：，耗时：110.
不包含的整数：[, , ]，当前类型：，耗时：109.0
不包含的整数：[, , ]，当前类型：，耗时：0.0
不包含的整数：[, , ]，当前类型：，耗时：0.00

结论

通过上面的测试，我们可以看到，总体来说，list、tuple它们使用 in 操作符的查找效率相差不多，set、dict它们使用 in 操作符的查找效率相差不多，但随着查找数据量的增大，list、tuple的处理效率变得越来越慢，而set、dict的处理效率，将远远优于list及tuple。

list列表、tuple元组、set集合、dict字典，使用 in 操作符查找的平均时间复杂度如下：

当我们在处理数据量大且需频繁查找元素时，最好使用 set、dict ，这样将会大幅度提升处理速度。