列表与字典在python中存储零

我正在解决一个问题，在这个问题中，我需要一个零列表，然后我必须更新列表中的一些值。现在我脑子里有两个选择，第一个方法是简单地列出一个零，然后更新值，或者创建一个字典，然后更新值

列表方法：

l=[0]*n

d={}
for i in range(n):
    d[i]=0

字典方法：

l=[0]*n

d={}
for i in range(n):
    d[i]=0

现在，构建字典的复杂性是

O（n）

，然后更新密钥是

O（1）

。但我不知道python如何使用上述方法构建零列表

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让我们假设n是一个很大的数字，上面哪种方法更适合此任务？列表方法是如何在python中实现的。另外，为什么上面的列表方法比列表理解方法更快地创建零列表？

预先分配序列后的访问和更新将大致相同

选择适合您的应用程序的数据结构。在这种情况下，我建议使用一个列表，因为它更自然地符合“按整数索引的序列”

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[0]*n之所以快速，是因为它可以一次生成正确大小的列表，而不是随着添加更多元素而不断扩展列表

使用

timeit

运行测试后：

import timeit
timeit.repeat("[0]*1000", number=1000000)
#[4.489016328923801, 4.459866205812087, 4.477892545204176]

timeit.repeat("""d={}
for i in range(1000):
d[i]=0""", number=1000000)
#[77.77789647192793, 77.88324065372811, 77.7300221235187]

timeit.repeat("""x={};x.fromkeys(range(1000),0)""", number=1000000)
#[53.62738158027423, 53.87422525293914, 53.50821399216625]

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正如您所看到的，这两种方法之间存在巨大的差异，第三种方法更好，但不是列表！原因是创建一个指定大小的

列表

比创建一个

字典

并在迭代中扩展它要快得多。

我认为在这种情况下，你应该只使用列表，除非你想访问一些数据而不使用索引

Python列表是一个数组。它使用特定的大小进行初始化，当它需要存储超过其大小所能容纳的项目时，它只是将所有内容复制到一个新数组中，复制为O（k），其中k是列表的大小。这个过程可能会发生很多次，直到列表的大小大于或等于n。但是，[0]*n只会创建具有正确大小（即n）的数组，因此它比从一开始就将列表更新为正确大小要快

对于通过列表理解创建，如果您的意思类似于

[0 For i in range（n）]

，我认为它会受到更新列表大小的影响，因此速度较慢

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Python dictionary是哈希表的一个实现，它使用哈希函数在插入新的键值对时计算键的哈希值。哈希函数本身的执行成本相对较高，字典还处理诸如冲突之类的其他情况，这使得它的执行速度更慢。因此，从理论上讲，按字典创建0应该是最慢的。

集合。如果您希望在保持初始值的更新过程中许多元素不会发生更改（并且如果您不以某种方式依赖
KeyError
），则defaultdict可能是更好的解决方案。只是

另一个要考虑的事情是：代码>数组。数组< /COD>。如果只想存储一种类型的元素（计数），可以使用它。它应该比列表快一点，内存效率高一点：
import array
l = array.array('L', [0]) * n
# use as list

我建议您做一些实验，打印运行时间并查看自身差异。字典初始化更好，因为：
dict.fromkeys（range（n），0）
l=[0]*n
只做
l=list.\uu mul（[0]，n）
但使用语言构造。序列类型通常实现用于重复它们的
\uuuuuu mul\uuuuu
。请尝试：python-mtimeit-s'x={}''x.fromkeys（范围（1000），0）'