【Python】提升成员测试效率：选用集合而非列表

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成员检查操作的效率很大程度上依赖于所使用的数据结构。

import timeitlarge_dataset = range(100000)
search_element = 2077large_list = list(large_dataset)
large_set = set(large_dataset)def list_membership_test():return search_element in large_listdef set_membership_test():return search_element in large_setprint(timeit.timeit(list_membership_test, number=1000))
# 0.01112208398990333
print(timeit.timeit(set_membership_test, number=1000))
# 3.27499583363533e-05

如上述代码演示的那样，在集合中进行成员测试的效率远高于在列表中进行相同的操作。

原因何在呢？

在Python的列表中，成员测试（即element in list）是通过逐个遍历元素，直到找到目标元素或到达列表末尾来实现的。因此，这一操作的时间复杂度为O(n)。

而Python中的集合则是基于哈希表实现的。进行成员检查（element in set）时，Python利用哈希机制，其平均时间复杂度是O(1)。

这说明在编程时仔细考虑使用的底层数据结构非常重要。选用合适的数据结构可以显著提升代码的执行效率。

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