ディクショナリ vs. リスト vs. セット: ルックアップ テーブルに最適な Python データ構造はどれですか?

効率的なルックアップ テーブルのための Python データ構造の評価

大規模なデータセットを扱う場合、ルックアップ操作に最も効率的なデータ構造を選択することが重要です。 Python では、ルックアップ テーブルを作成するための主なオプションはリストとディクショナリの 2 つです。

速度に関する考慮事項

ディクショナリは、ハッシュ実装により高速ルックアップ パフォーマンスに優れています。辞書の検索は O(1) で償却されます。これは、時間計算量が項目数に関係なくほぼ一定であることを意味します。一方、リストは順次検索を必要とするため、時間計算量は O(n) になります。ここで、n はリスト内の要素の数です。

メモリ使用量

辞書とセットの両方で次のものが使用されます。内部的にハッシュするため、オブジェクト自体を単に保存するよりも多くのメモリが必要になります。 A.Mさんによると、 「美しいコード」の Kuchling では、ハッシュはハッシュの約 2/3 を保持するように設計されており、メモリ オーバーヘッドが発生する可能性があります。

ルックアップ テーブルの最適な選択

必要ない場合(質問の編集 3 で暗示されているように) 検索された項目に値を関連付けるには、set を選択する方が効率的かもしれません。セットは O(1) の検索パフォーマンスを提供し、リストや辞書よりもメモリ消費量が少なくなります。

新しい項目をその場でルックアップ テーブルに追加する必要がある場合は、リストを並べ替えてバイナリを使用できる可能性があります。 O(log n) ルックアップを検索します。ただし、このアプローチは文字列の場合は遅くなる可能性があり、自然な順序付けのないオブジェクトの場合は実用的ではありません。

最終的に、ルックアップ テーブルにリスト、ディクショナリ、またはセットのいずれを選択するかは、アプリケーションの特定の要件によって異なります。 、特にデータのサイズと検索頻度。

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