List 在python中高效地向列表添加元素

我正在遍历一个超过300万项的列表，并给它们赋值。对于组织，我制作了一个字典，其键是整数，值是具有该分数的项目列表。根据先验知识，我不知道有多少项具有一定的分数，因此我使用+运算符附加到列表中，如下所示：

for e in xs:
   myDict[val(e)] = myDict.get(val,[]) + [e]

我的问题是：

有没有更干净的方法

+操作的时间复杂度是多少？是创建一个全新的列表，从原始列表复制元素，然后将它们添加到中吗

如果我在向集合中添加一个元素呢

---

使用

追加
：

for e in xs:
   myDict.setdefault(val(e), []).append(e)

这样可以避免每次都创建新列表。操作
list1
+
list2
需要在每次迭代中构建一个新列表，从而分配内存<代码>追加
效率更高，因为在末尾有一个作为预分配内存的列表。例如，构建一个从空列表开始追加到包含1000万个条目的列表需要比100个内存分配多一点的内存分配

如果键存在，dictionaries方法将返回相应的值。如果键不在字典中，则返回默认值。在这种情况下，默认值是一个列表。由于列表的易变性，我们可以在第一次迭代中将其附加到空列表，并在随后的每次迭代中将其附加到部分填充的列表

使用
setdefault（）
的替代方法是。做一些分析，找出哪一个更快
 是，追加并使用集合。defaultdict

：

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list)
for e in xs:
   d[val(e)].append(e)

追加是一种

0（1）

操作，每次创建新列表时，您的方法是线性的

0（n+k）

如果您正在添加多个项目，您将扩展列表

需要注意的一点是，

my_list+=some_list

相当于

mylist.extend（some_list）

，但与

my_list=my_list+some_list

非常不同，前者添加到原始列表中，后者执行代码所执行的操作，将两个列表串联起来，以创建一个全新的列表

extend

或

+=

的复杂度为

0（k）

，其中k是

某些列表的长度

列出了python中常见操作的复杂性。
Aha谢谢。那么setdefault方法是否返回对键值的引用呢？否则，追加将不会起任何作用。是的。如果键存在，它将返回它，否则，它将键设置为第二个参数，然后返回该参数，+=和extend之间绝对没有区别吗？也就是说，我能做+=[e]和.extend（[e]）并且即使在纳秒级上也看不到任何差异吗？会有纳秒级的差异，但它们都做相同的工作，我想extend可能是非常稍微快一点的操作