


Menilai Struktur Data Python untuk Jadual Carian Cekap
Apabila berurusan dengan set data yang besar, memilih struktur data yang paling cekap untuk operasi carian adalah penting. Dalam Python, dua pilihan utama untuk mencipta jadual carian ialah senarai dan kamus.
Pertimbangan Kelajuan
Kamus cemerlang dalam prestasi carian pantas disebabkan pelaksanaan pencincangan mereka. Carian dalam kamus dilunaskan O(1), bermakna kerumitan masa adalah hampir malar tanpa mengira bilangan item. Sebaliknya, senarai memerlukan carian berurutan, menghasilkan kerumitan masa O(n), dengan n ialah bilangan elemen dalam senarai.
Penggunaan Memori
Kedua-dua kamus dan set menggunakan pencincangan secara dalaman, yang memerlukan lebih banyak memori daripada hanya menyimpan objek itu sendiri. Menurut A.M. Kuchling dalam "Kod Cantik," pencincangan direka bentuk untuk memastikan cincangan kekal kira-kira 2/3 penuh, yang berpotensi mengakibatkan overhed memori.
Pilihan Optimum untuk Jadual Carian
Jika anda tidak memerlukan untuk mengaitkan nilai dengan item yang dicari (seperti yang tersirat oleh Edit 3 dalam soalan), set mungkin lebih pilihan yang cekap. Set memberikan prestasi carian O(1) dan menggunakan kurang memori daripada senarai atau kamus.
Jika anda mesti menambah item baharu pada jadual carian anda dengan segera, anda mungkin boleh mengisih senarai dan menggunakan binari cari carian O(log n). Walau bagaimanapun, pendekatan ini mungkin lebih perlahan untuk rentetan dan tidak praktikal untuk objek tanpa susunan semula jadi.
Akhirnya, pilihan antara senarai, kamus atau set untuk jadual carian anda bergantung pada keperluan khusus aplikasi anda , terutamanya saiz dan kekerapan carian data.
Atas ialah kandungan terperinci Kamus lwn. Senarai lwn Set: Struktur Data Python manakah yang Terbaik untuk Jadual Carian?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Artikel ini membincangkan peranan persekitaran maya di Python, memberi tumpuan kepada menguruskan kebergantungan projek dan mengelakkan konflik. Ia memperincikan penciptaan, pengaktifan, dan faedah mereka dalam meningkatkan pengurusan projek dan mengurangkan isu pergantungan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna