辞書とリスト: 1,000 万値のルックアップ テーブルではどちらが効率的ですか?

Python: ルックアップ テーブルの効率のためのリストと辞書

膨大な数の値 (この例では 1,000 万) を含むルックアップ テーブルを構築する場合この場合）、効率とメモリの最適化の両方にとって、適切なデータ構造を選択することが重要です。 2 つの主なオプションはリストと辞書です。

検索速度

• リスト: リスト内の検索は線形検索操作です。つまり、目的の値を見つけるために各項目を反復処理します。これは O(n) の複雑度です。n はリスト内の項目の数です。
• Dictionary: 辞書の検索ではハッシュが利用され、償却された O(1) の複雑度が提供されます。これは、辞書内の項目数に関係なく、検索時間が比較的一定であることを意味します。

メモリ使用量

辞書とセットの両方で、効率を高めるためにハッシュが使用されます。検索。ただし、このハッシュ テーブルの実装では 2/3 の充足レベルが維持されることが多く、メモリが無駄になる可能性があります。

検索効率のみが必要な場合は、セットを検討できます。セットは高速な検索をサポートしますが、値を関連付ける機能は提供しません。

結論

提供されたコンテキストに基づき、検索効率が優先され、値は関連付けられません。キーを使用する場合、最適な選択は辞書です。検索の複雑さが O(1) で償却されるため、テーブル サイズに関係なく、高速な検索が保証されます。ただし、メモリの制約が大きな懸念事項である場合は、二分検索でソートされたリストを使用することが代替ソリューションとなり、特に自然順序付けのない文字列やオブジェクトの場合、検索時間が遅くなる可能性を犠牲にして O(log n) のパフォーマンスを提供できます。

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