リストと辞書: Python でルックアップ テーブルを使用する必要があるのはどのような場合ですか?

Python: ルックアップ テーブルのリストと辞書

Python には、ルックアップ テーブルを作成するための 2 つの一般的なデータ構造、リストと辞書があります。この記事は、この 2 つの違いを調査し、さまざまなシナリオにどちらがより適しているかを特定することを目的としています。

速度

どちらかを選択する際に考慮すべき重要な要素の 1 つリストと辞書は検索速度です。リスト内の検索は順番に実行されます。これは、時間計算量が O(n) であることを意味します (n はリスト内の要素の数です)。一方、辞書の検索は、ハッシュ テーブルを使用してキーと値のペアを保存し、直接アクセスを可能にするため、O(1) で償却されます。

メモリ

ディクショナリとセットはどちらも内部でハッシュを使用するため、オブジェクト自体を保存するよりも多くのメモリを消費します。ハッシュ テーブルの実装は、フィル レートを約 2/3 に維持することを目的としているため、メモリ オーバーヘッドが発生する可能性があります。

特定のシナリオへの適合性

• 場合値をキーに関連付ける必要があります: 辞書が最良の選択です。
• キーに値が関連付けられていない場合: セットは辞書の軽量な代替手段です。特に要素の数が少ない場合。
• その場で新しいキーを追加する場合: データセットが大きすぎず、次のことができる限り、辞書は依然として適切な選択肢です。 O(1) の償却検索時間を受け入れます。
• 大規模なデータセットがあり、その場で新しいキーを追加しない場合: リストを並べ替えて二分探索を使用します (O(log n)) は実行可能なオプションですが、文字列の場合は遅くなる可能性があり、自然な順序付けがないオブジェクトの場合は不可能です。

以上がリストと辞書: Python でルックアップ テーブルを使用する必要があるのはどのような場合ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。