Python 为什么字符串搜索比列表搜索和集合搜索最快？

我正在解决一些有竞争力的编码挑战。当我在列表中搜索时，我的解决方案超出了时间限制，但当我在字符串中搜索时被接受

下面是一个示例代码：

代码

import timeit

list = timeit.Timer("'A' in list('AEIOU')")
set = timeit.Timer("'A' in set('AEIOU')")
string = timeit.Timer("'A' in 'AEIOU'")

print 'List search :',list.timeit(999999)
print 'Set search',set.timeit(999999)
print 'String search',string.timeit(999999)

输出

List search : 1.0873670578
Set search 1.0083398819
String search 0.0997061729431

*此输出是在ideone.com上获得的
**输出可能因系统而异，但趋势相同

---

我发现字符串搜索速度快得难以置信。我在谷歌上搜索了一下，但没有找到令人满意的理由。请帮助我理解为什么字符串搜索最快

您的测试是有偏差的，您需要使用

设置

参数来忽略创建

列表

或

设置

>>> timeit.timeit("'A' in l", "l = list('AEIOU')")
0.06389708405846951
>>> timeit.timeit("'A' in s", "s = set('AEIOU')")
0.05960524183085081
>>> timeit.timeit("'A' in s", "s = 'AEIOU'")
0.05756433387793081

---

也就是说，对于

str

和

list

的

操作中的
是线性的
O（N）
，
set
是常量
O（1）
（忽略大量哈希冲突）。因此，对于一个更大的例子来说，
set
将是最快的，而
str
和
list
将非常相似。
这与实际搜索速度几乎没有关系，与必须查找全局名称（
set
或
list
）并调用该全局名称有关（包括帧保存和恢复）

仅在
操作员中测试实际的
，而不是在呼叫时：

>>> import timeit
>>> timeit.Timer("'A' in l", "l = list('AEIOU')").timeit(999999)
0.0490870475769043
>>> timeit.Timer("'A' in s", "s = set('AEIOU')").timeit(999999)
0.0507349967956543
>>> timeit.Timer("'A' in s", "s = 'AEIOU'").timeit(999999)
0.04982495307922363

现在时间太近，无法调用，因为您的对象太小。请使用更大的输入来实际查看差异

仅仅使用更多的字符已经在一定程度上增加了对比度：

>>> timeit.Timer("'A' in l", "from string import ascii_letters, digits, whitespace; l = list(ascii_letters + digits + whitespace)").timeit(999999)
0.38520193099975586
>>> timeit.Timer("'A' in s", "from string import ascii_letters, digits, whitespace; s = set(ascii_letters + digits + whitespace)").timeit(999999)
0.046868085861206055
>>> timeit.Timer("'A' in s", "from string import ascii_letters, digits, whitespace; s = ascii_letters + digits + whitespace").timeit(999999)
0.06492304801940918

现在
set（）

如果对象中不存在字符，则还应测试否定情况：

>>> timeit.Timer("'\xff' in l", "from string import ascii_letters, digits, whitespace; l = list(ascii_letters + digits + whitespace)").timeit(999999)
0.909243106842041
>>> timeit.Timer("'\xff' in s", "from string import ascii_letters, digits, whitespace; s = set(ascii_letters + digits + whitespace)").timeit(999999)
0.05034899711608887
>>> timeit.Timer("'\xff' in s", "from string import ascii_letters, digits, whitespace; s = ascii_letters + digits + whitespace").timeit(999999)
0.09932804107666016

这里的
set（）
对象真的很出色

请注意，在这两种情况下，字符串搜索仍然优于列表搜索；这是因为在C数组上迭代并比较字节比在动态数组中比较对象要快，在动态数组中，您无法预先知道所有对象都是同一类型。
实际上，检查
set
的成员关系比list和string becau更快使用哈希表和它O（1），但这里看到的不同是因为将字符串转换为set和list。因此，尝试使用
{'A'，'I'，'E'，'U'，'O'}
和
['A'，'I'，'E'，'U'，'O']
，因为您的示例集非常小，
O（1）
for
set
比
O（N）有优势
对于其他人来说并不重要。而且设置（创建
集合
和
列表
）无论如何都是
O（N）
。搜索字符串比
列表
更快，因为它的结构更简单（它包含字符数组，而不是对字符串对象的引用）。