Python list vs set

本文通过实际测试展示了Python中Set相较于List在处理集合运算如交集时的巨大性能优势,Set仅用List约1%的时间完成相同任务。此外,文中还介绍了如何在Python中将Set与List相互转换的方法。

本来是知道在Python中使用Set是比较高效,但是没想到竟然有这么大的差距:

~$ python -m timeit -n 1000 "[x for x in range(1000) if x in range(500, 1500)]" 

1000 loops, best of 3: 28.2 msec per loop 

~$ python -m timeit -n 1000 "set(range(1000)).intersection(range(500, 1500))" 

1000 loops, best of 3: 120 usec per loop 

List 大概用了Set的225倍的时间。List转Set基本用不了什么时间,所以如果有需要求(集合,列表等)的并集和交集的时候,最好使用Set。

【更新】

考虑到range(500, 1500) 调用了1000次(会比较耗时),改成只调用一次的话,时间从28.2msec降到了18.2msec。仍然要(比Set)慢大概150倍。

~$  python -m timeit -n 1000 "range1500=range(500, 1500);[x for x in range(1000) if x in range1500]" 

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set转成list方法如下:                                                     list转成set方法如下:
s = set('12342212')                                                       l = ['12342212']
print s    # set(['1', '3', '2', '4'])                                       s = set(l[0])
l = list(s)                                                                         print s    # set(['1', '3', '2', '4'])
l.sort()    # 排序                                                             m = ['11','22','33','44','11','22']
print l    # ['1', '2', '3', '4']                                               print set(m)    # set(['11', '33', '44', '22'])

可见set和lsit可以自由转换,在删除list中多个/海量重复元素时,可以先转换成set,然后再转回list并排序(set没有排序)。此种方法不仅方便且效率较高。

### Python 中 `list`、`map` 和 `set` 的用法 #### 列表 (`list`) 使用方法 列表是 Python 中最常用的数据结构之一,用于存储有序的项集合。可以包含不同类型的对象。 创建列表的方式如下: ```python my_list = [1, "apple", True] ``` 访问列表中的元素可以通过索引实现: ```python first_element = my_list[0] # 获取第一个元素[^1] ``` 还可以对列表执行各种操作,比如添加新元素、删除现有元素以及遍历整个列表等。 #### 映射 (`map`) 函数应用 映射函数允许将指定的操作应用于可迭代对象(如列表)内的每一个条目,并返回一个新的迭代器。这通常用来简化循环逻辑并提高代码效率。 使用方式如下所示: ```python numbers = [1, 2, 3, 4] def square(x): return x * x squared_numbers_iterator = map(square, numbers) # 将结果转换成列表查看具体数值 print(list(squared_numbers_iterator)) # 输出: [1, 4, 9, 16][^2] ``` 这里定义了一个简单的平方运算作为例子;实际上可以根据需求自定义任何复杂的处理过程。 #### 集合 (`set`) 特性和用途 集合是一种无序且不重复的数据容器,在去重方面非常有用。当需要确保一组值唯一时,应该考虑使用集合而不是其他类型的数据结构。 初始化一个空集合或带有初始成员的集合很简单: ```python empty_set = set() fruits = {"apple", "banana", "orange"} ``` 向集合中增加单个元素或多于一项也很直观: ```python fruits.add("grape") # 添加单一元素 more_fruits = ["peach", "plum"] fruits.update(more_fruits) # 合并与另一个集合或列表 ``` 最后展示一些常见的集合操作,例如交集、并集和差集计算: ```python a = {1, 2, 3} b = {2, 3, 4} intersection = a.intersection(b) # 或者简写为 a & b union = a.union(b) # 或者简写为 a | b difference_a = a.difference(b) # 或者简写为 a - b symmetric_difference = a.symmetric_difference(b) # 只存在于其中一个集合但不在两者共有的部分;也可以写作 a ^ b ``` 这些基本概念对于理解更高级别的编程技巧至关重要,同时也构成了许多复杂算法的基础构建模块[^3]。
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