很多时候我们可能要频繁的进行元素的find 或in操作，本人一直天真的以为python的list做了hash，通过红黑树来高效查找···直到今天我真正来测试它和set,dict的查找效率时，才发现自已想太多了！！！！
先看代码：

__author__ = 'jmh081701'
import numpy
import  time
sl=set()
dl=dict()
r=numpy.random.randint(0,10000000,100000)
for i in range(0,100000):
    l.append(r[i])
    sl.add(r[i])
    dl.setdefault(r[i],1)
#生成3种数据结构供查找，常规的list,集合sl,字典dl.里面的元素都是随机生成的，为什么要随机生成元素？这是防止某些结构对有序数据的偏向导致测试效果不客观。
start=time.clock()
for i in range(100000):
    t=i in sl
end=time.clock()
print("set:",end-start)
#计算通过set来查找的效率
start=time.clock()
for i in range(100000):
    t=i in dl
end=time.clock()
print("dict:",end-start)
#计算通过dict的效率
start=time.clock()
for i in range(100000):
    t=i in l
end=time.clock()
print("list:",end-start)
#计算通过list的效率

set: 0.01762632617301519
dict: 0.021149536796960248
······
呵呵呵呵···list等了20分钟都没出结果。
 
所以···结果一览无余啊。
 
查找效率：set>dict>list
 
单次查询中：看来list 就是O(n)的；而set做了去重，本质应该一颗红黑树（猜测，STL就是红黑树），复杂度O(logn)；dict类似对key进行了hash,然后再对hash生成一个红黑树进行查找，其查找复杂其实是O(logn),并不是所谓的O(1)。O(1)只是理想的实现，实际上很多hash的实现是进行了离散化的。dict比set多了一步hash的过程，so 它比set慢，不过差别不大。
 
so,如果是要频繁的查找，请使用set吧！
                    很多时候我们可能要频繁的进行元素的find 或in操作，本人一直天真的以为python的list做了hash，通过红黑树来高效查找···直到今天我真正来测试它和set,dict的查找效率时，才发现自已想太多了！！！！ 先看代码：__author__ = 'jmh081701'import numpyimport  timel=[]sl=set()dl=dict()r=numpy.ran
基于python2.7，不是完全完整，基于目前所学分析，后面有其他会补充，主要也是为了可观性；
关于时间复杂度，参考： 
    · 英文：https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity 
    · 中文：http://www.orangecube.net/python-time-complexity
近几年，python语言的流程程度可谓突飞猛进，特别是随着AI的兴起，python已经在2017年由“IEEE Spectrum”发布的语言排行榜中，位居榜首。
我有一个坏毛病，没有对python语言进行系统的学习，很多封装的用法仍尚未熟悉。因此！！！经常以“写C++的思想来写pyhon”？？？什么意思呢，就是本来python已经封装好一些常见的函数，而且都是考虑过性能优化的，但我却经...
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 'd', 'f', 's']
原理：set(a)将列表a转换为集合，集合是一个包含不重复元素的无序序列，然后再使用list将集合转换为列表
若要实现不改变原来顺序，则应再增加...
				
需求：[‘1:a’,’2:b’,’3:c’] 转换为 {‘1′: ‘a’,’3′: ‘c’,’2′: ”}
复制代码 代码如下:a = {}b = [‘1:a’,’2:b’,’3:c’]map(lambda x:a.setdefault(x.split(‘:’)[0], x.split(‘:’)[1]), b)print a{‘1’: ‘a’, ‘3’: ‘c’, ‘2’: ‘b’}
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文章目录前言listlist(用法)list(索引，切片，重复，连接，成员操作符，迭代)list(练习：用法)list(增，删，改，查)list(排序)list(练习：用户登陆系统)list(练习：栈)tupletuple(用法)touple(索引，重复，连接，成员操作符，迭代)tuple(练习：赋值，统计成绩)setset(用法)set(成员操作符，可迭代)set(集和)set(练习：去重)dictdict(用法)dict(成员操作符，迭代)dict(增，删，查)dict(练习：统计随机数)dict(练习：生成卡号)其他用法(最大最小，求和，枚举，zip，fromkeys)后记
Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。
举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list：
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85]
给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要在names中找到对应的位置，再从scores取出对应的成绩，list越长，耗时越长。
如果用dict实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查
				
什么是list，set，dict comprehension？
这其实是python中提供的遍历、筛选一个序列（如list，set，dict）中元素的特殊语法，其本质为在for loop 中对一个序列中元素执行指定的操作，要实现一个comprehension语法，我们需要确定四个要素：目标序列，目标元素，遍历，筛选条件。
list，set，dict comprehension 的用法
假设我们有一个list
strings = ['list','set','dict','tuple']
现在我们想得到另一个list，这个list中只含有strings中长度为4的字符串（‘list’和‘dic
2. 相关概念
2.1 定义
集合set是具有唯一元素的无序集合，它和列表很像，但它只能包含唯一的元素，同时需要注意的是集合是无序的，也就是说集合中没有第一个、第二个元素之说，通常我们只是说集合中是否含有这些元素。
2.2 用途
我们通常需要检测某个元素是否属于某个集合，举例：假设我们有一个列表list1 = [3,4,5,6],如果我们需要检查该列表中是否包