两个看似相似的 dict 语句的性能差异？ [复制]

Question

“要避免的一个问题是确保你这样做：key in some_dict 而不是 key in some_dict.keys()。两者在语义上是等效的，但在性能方面后者要慢得多（O(n) vs O(1 ))。我看到人们使用in dict.keys() 认为它更明确，因此更好。”

我在网上找到了这条建议。谁能解释并证明上述性能差异？这两个看似相似的语句的工作原理有何不同？

编辑：更准确地说，如何在字典中建立索引比在列表中建立索引更快？据我所知，哈希表是链表的数组。数组是键的数组。因此，在哈希表中查找键应该类似于在键列表中查找该键。 (?)

Answer 1

仅适用于 Python 2。

在 Python 3 中，dict.keys() 返回一个视图对象 dict_keys，它包装了源 dict 对象：

$ python3
Python 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23)
>>> d = { 1: 11, 2:22, 3:33 }
>>> k = d.keys()
>>> k
dict_keys([1, 2, 3])
>>> d
{1: 11, 2: 22, 3: 33}
>>> d[4] = 44
>>> k
dict_keys([1, 2, 3, 4])  #!!! k includes the new key that was added to d
>>> 

因此，在 Python 3 中，key in dict.keys() 的执行效率几乎与 key in dict 一样：

1. dict.keys() 在 O(1) 时间内创建 dict_keys 对象，然后
2. 查询操作通过dict_keys 重新路由回dict，后者在 O(1) 时间内执行。

与 Python 3 不同，在 Python 2 中，dict.keys() 返回一个必须在 O(n) 时间内构建的列表对象：

$ python2
Python 2.7.12 (default, Nov 19 2016, 06:48:10) 
>>> d = { 1: 11, 2:22, 3:33 }
>>> k = d.keys()
>>> k
[1, 2, 3]
>>> d[4] = 44
>>> k
[1, 2, 3]
>>> 

因此，在 Python 2 中，key in dict.keys()（作为测试，而不是作为for key in dict.keys() 的一部分）将有两个O(n) 时间复杂度来源：

1. 构建 dict.keys() 返回的列表需要 O(n) 时间
2. 检查查询值是否在返回列表中需要另一个 O(n) 时间。