List vs. Dict: Wann sollten Sie eine Nachschlagetabelle in Python verwenden?

Python: Liste vs. Diktat für Nachschlagetabelle

In Python gibt es zwei gängige Datenstrukturen zum Erstellen einer Nachschlagetabelle: Listen und Wörterbücher. Ziel dieses Artikels ist es, die Unterschiede zwischen den beiden zu untersuchen und herauszufinden, welches für verschiedene Szenarien besser geeignet ist.

Geschwindigkeit

Einer der Schlüsselfaktoren, die es bei der Auswahl zu berücksichtigen gilt Eine Liste und ein Diktat ist die Suchgeschwindigkeit. Suchvorgänge in Listen werden sequentiell durchgeführt, was bedeutet, dass die zeitliche Komplexität O(n) beträgt, wobei n die Anzahl der Elemente in der Liste ist. Andererseits sind Nachschlagevorgänge in Wörterbüchern amortisiert O(1), da sie eine Hash-Tabelle zum Speichern von Schlüssel-Wert-Paaren verwenden und so einen direkten Zugriff ermöglichen.

Speicher

Sowohl Wörterbücher als auch Sets verwenden unter der Haube Hashing, das mehr Speicher verbraucht als nur das Speichern des Objekts selbst. Die Hash-Tabellenimplementierung zielt darauf ab, die Füllrate bei etwa 2/3 zu halten, was möglicherweise zu einem Speicheraufwand führt.

Eignung für bestimmte Szenarien

• Wenn Sie müssen Werte mit Schlüsseln verknüpfen: Ein Wörterbuch ist die beste Wahl.
• Wenn Sie dies nicht tun alle mit Schlüsseln verknüpften Werte haben: Ein Set ist eine einfache Alternative zu einem Diktat, insbesondere wenn die Anzahl der Elemente gering ist.
• Wenn Sie neue Schlüssel spontan hinzufügen: Ein Wörterbuch bleibt eine geeignete Wahl, solange der Datensatz nicht zu groß ist und Sie die amortisierte Suchzeit von O(1) akzeptieren können.
• Wenn Sie einen großen Datensatz haben Datensatz und Sie fügen keine neuen Schlüssel im laufenden Betrieb hinzu: Das Sortieren der Liste und die Verwendung der binären Suche (O(log n)) kann eine praktikable Option sein, kann jedoch bei Zeichenfolgen langsamer und bei Objekten ohne natürliche Reihenfolge unmöglich sein .

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