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Python列表和字典 Python字典和列表性能之间的比较

叶庭云   2021-06-07 我要评论
想了解Python字典和列表性能之间的比较的相关内容吗,叶庭云在本文为您仔细讲解Python列表和字典的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Python列表和字典性能对比,Python列表,python字典,下面大家一起来学习吧。

Python列表和字典

  • 前面我们了解了 “大O表示法” 以及对不同的算法的评估,下面来讨论下 Python 两种内置数据类型有关的各种操作的大O数量级:列表 list 和字典dict。
  • 这是 Python 中两种非常重要的数据类型,后面会用来实现各种数据结构,通过运行试验来估计其各种操作运行时间数量级。

对比 list 和 dict 操作如下:

List列表数据类型常用操作性能:

最常用的是:按索引取值和赋值(v=a[i],a[i]=v),由于列表的随机访问特性,这两个操作执行时间与列表大小无关,均为O(1)。

另一个是列表增长,可以选择 append() 和 “+”:lst.append(v),执行时间是O(1);lst= lst+ [v],执行时间是O(n+k),其中 k 是被加的列表长度,选择哪个方法来操作列表,也决定了程序的性能。

测试 4 种生成 n 个整数列表的方法:

创建一个 Timer 对象,指定需要反复运行的语句和只需要运行一次的"安装语句"。

然后调用这个对象的 timeit 方法,指定反复运行多少次。

# Timer(stmt="pass", setup="pass")   # 这边只介绍两个参数
# stmt:statement的缩写,就是要测试的语句,要执行的对象
# setup:导入被执行的对象(就和run代码前,需要导入包一个道理) 在主程序命名空间中  导入
time1 = Timer("test1()", "from __main__ import test1") 
print("concat:{} seconds".format(time1.timeit(1000)))
time2 = Timer("test2()", "from __main__ import test2")
print("append:{} seconds".format(time2.timeit(1000)))
time3 = Timer("test3()", "from __main__ import test3")
print("comprehension:{} seconds".format(time3.timeit(1000)))
time4 = Timer("test4()", "from __main__ import test4")
print("list range:{} seconds".format(time4.timeit(1000))

结果如下:

可以看到,4种方法运行时间差别挺大的,列表连接(concat)最慢,List range最快,速度相差近 100 倍。append要比 concat 快得多。另外,我们注意到列表推导式速度大约是 append 两倍的样子。

总结列表基本操作的大 O 数量级:

我们注意到 pop 这个操作,pop()是从列表末尾移除元素,时间复杂度为O(1);pop(i)从列表中部移除元素,时间复杂度为O(n)。
原因在于 Python 所选择的实现方法,从中部移除元素的话,要把移除元素后面的元素,全部向前挪位复制一遍,这个看起来有点笨拙
但这种实现方法能够保证列表按索引取值和赋值的操作很快,达到O(1)。这也算是一种对常用和不常用操作的折中方案。

list.pop()的计时试验,通过改变列表的大小来测试两个操作的增长趋势:

import timeit

pop_first = timeit.Timer("x.pop(0)", "from __main__ import x")
pop_end = timeit.Timer("x.pop()", "from __main__ import x")
print("pop(0)          pop()")
y_1 = []
y_2 = []
for i in range(1000000, 10000001, 1000000):
    x = list(range(i))
    p_e = pop_end.timeit(number=1000)
    x = list(range(i))
    p_f = pop_first.timeit(number=1000)
    print("{:.6f}        {:.6f}".format(p_f, p_e))
    y_1.append(p_f)
    y_2.append(p_e)

结果如下:

将试验结果可视化,可以看出增长趋势:pop()是平坦的常数,pop(0)是线性增长的趋势。

字典与列表不同,是根据键值(key)找到数据项,而列表是根据索引(index)。最常用的取值和赋值,其性能均为O(1)。另一个重要操作contains(in)是判断字典中是否存在某个键值(key),这个性能也是O(1)。

做一个性能测试试验来验证 list 中检索一个值,以及 dict 中检索一个值的用时对比,生成包含连续值的 list 和包含连续键值 key 的
dict,用随机数来检验操作符 in 的耗时。

import timeit
import random

y_1 = []
y_2 = []
print("lst_time         dict_time")
for i in range(10000, 1000001, 25000):
    t = timeit.Timer("random.randrange(%d) in x" % i, "from __main__ import random, x")
    x = list(range(i))
    lst_time = t.timeit(number=1000)
    x = {j: 'k' for j in range(i)}
    dict_time = t.timeit(number=1000)
    print("{:.6f}        {:.6f}".format(lst_time, dict_time))
    y_1.append(lst_time)
    y_2.append(dict_time)

结果如下:


  • 可见字典的执行时间与规模无关,是常数。
  • 而列表的执行时间则会随着列表的规模加大而线性上升。

更多 Python 数据类型操作复杂度可以参考官方文档:
https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity


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