목록과 사전: Python에서 조회 테이블을 언제 사용해야 합니까?

Python: 조회 테이블의 목록과 사전

Python에는 조회 테이블을 생성하기 위한 두 가지 일반적인 데이터 구조, 즉 목록과 사전이 있습니다. 이 기사의 목적은 둘 사이의 차이점을 살펴보고 다양한 시나리오에 어느 것이 더 적합한지 식별하는 것입니다.

속도

둘 중 하나를 선택할 때 고려해야 할 주요 요소 중 하나 목록과 사전은 조회 속도입니다. 목록의 조회는 순차적으로 수행됩니다. 즉, 시간 복잡도는 O(n)입니다. 여기서 n은 목록의 요소 수입니다. 반면에 사전의 조회는 해시 테이블을 활용하여 키-값 쌍을 저장하고 직접 액세스를 가능하게 하기 때문에 O(1)으로 상각됩니다.

메모리

사전과 세트 모두 내부적으로 해싱을 사용하므로 객체 자체를 저장하는 것보다 더 많은 메모리를 소비합니다. 해시 테이블 구현은 채우기 비율을 약 2/3로 유지하는 것을 목표로 하며 잠재적으로 메모리 오버헤드가 발생할 수 있습니다.

특정 시나리오에 대한 적합성

• 값을 키와 연관시켜야 합니다. 사전이 최선의 선택입니다.
• 키와 연관된 값이 없는 경우: 세트는 사전에 대한 가벼운 대안입니다. , 특히 요소 수가 작은 경우.
• 새 키를 즉시 추가하는 경우: 데이터 세트가 너무 크지 않고 다음 작업을 수행할 수 있는 한 사전이 여전히 적합한 선택입니다. O(1) 상각 조회 시간을 수락합니다.
• 대규모 데이터 세트가 있고 즉시 새 키를 추가하지 않는 경우: 목록 정렬 및 이진 검색 사용(O(log n)) 실행 가능한 옵션이 될 수 있지만 문자열의 경우 속도가 느려지고 자연스러운 순서가 없는 객체의 경우 불가능할 수 있습니다.

위 내용은 목록과 사전: Python에서 조회 테이블을 언제 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!