Python 比较解决方案之间的运行时

对于以下Leetcode问题，我有两种Python解决方案：

第一个解决方案耗时704 ms：

d = dict()

for index, num in enumerate(nums):
    if num in d.keys():
        return d[num], index
    else:
        d[target - num] = index

第二种溶液仅需36 ms：

d = dict()

for i in range(len(nums)):
    if (target - nums[i]) in d:
        return d[target-nums[i]], i
    else:
        d[nums[i]] = i

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我不知道为什么第二种解决方案比第一种解决方案快得多。这种方法非常相似，但我能看到的唯一区别是第一个解决方案使用enumerate（），而第二个解决方案使用range（）。这背后有什么想法？

这两种解决方案的性能将受到列表中项目顺序（即测试数据的性质）的影响。另外，使用d.keys（）中的

xxx执行顺序搜索，而d中的
xxx将给出相同的结果，但速度更快，受项目顺序的影响更小
其他区别是其余4行中的3行做了不同的操作。您用于确定运行时的输入是什么？你是如何测量运行时的？我不确定他们使用了什么输入，因为这是一个leetcode问题@奥林巴斯：这是我的梦想。我为您确定了这两种解决方案的基准。第一个解决方案比第二个快。谢谢！复制第二个解决方案时出错。它应该是'xxx in d'，而不是'xxx in d.keys（）'。第二种解决方案现在应该更快了。