处理大型数据集时，选择最高效的数据结构进行查找操作至关重要。在 Python 中，创建查找表的两个主要选项是列表和字典。
字典由于其哈希实现而在快速查找性能方面表现出色。字典中的查找摊销为 O(1)，这意味着无论项目数量如何，时间复杂度几乎恒定。另一方面，列表需要顺序搜索，导致时间复杂度为 O(n)，其中 n 是列表中元素的数量。
字典和集合都使用内部散列，这比简单地存储对象本身需要更多的内存。据 A.M. Kuchling 在《美丽的代码》中，散列被设计为保持散列大约 2/3 满，这可能会导致内存开销。
如果你不需要要将值与查找的项目关联起来（如问题中的编辑 3 所暗示的），set 可能是更有效的选择。集合提供 O(1) 查找性能，并且比列表或字典消耗更少的内存。
如果您必须动态地将新项目添加到查找表中，您可以对列表进行排序并使用二进制搜索 O(log n) 次查找。但是，这种方法对于字符串来说可能会比较慢，对于没有自然排序的对象来说可能不切实际。
最终，查找表的列表、字典或集合之间的选择取决于应用程序的具体要求，特别是数据的大小和查找频率。
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