当您执行"test" in a 之类的操作时，其中a 是一个列表，python 是在列表上进行顺序搜索还是创建哈希表表示来优化查找？在应用程序中，我需要这个，因为我将在列表中进行大量查找，所以最好先执行b = set(a) 然后"test" in b 之类的操作？另请注意，我将拥有的值列表不会有重复的数据，而且我实际上并不关心它的顺序；我只需要能够检查一个值是否存在。
【问题讨论】：
标签： python list search find set
还要注意，我将拥有的值列表不会有重复的数据，而且我实际上并不关心它的顺序；我只需要能够检查一个值是否存在。
不要使用列表，而是使用set()。它具有您想要的特性，包括超快的in 测试。
我已经看到在将一个列表更改为一组的地方（主要是繁重的数字运算）加速了 20 倍甚至更高。
【讨论】：
"test" in a 与列表 a 将进行线性搜索。动态设置哈希表比线性搜索要昂贵得多。另一方面，"test" in b 将执行 amoirtised O(1) 哈希查找。
在您描述的情况下，似乎没有理由使用列表而不是集合。
【讨论】：
"test" in b 会更慢，因为集合的构造不是线性的。
我认为使用 set 实现会更好。我知道集合有 O(1) 查找时间。我认为列表需要 O(n) 查找时间。但即使列表也是 O(1) 查找，切换到集合也不会丢失任何内容。
此外，集合不允许重复值。这也将使您的程序的内存效率稍高一些
【讨论】：
列表和元组似乎有相同的时间，对于大数据使用“in”很慢：
>>> t = list(range(0, 1000000))
>>> a=time.time();x = [b in t for b in range(100234,101234)];print(time.time()-a)
1.66235494614
>>> t = tuple(range(0, 1000000))
>>> a=time.time();x = [b in t for b in range(100234,101234)];print(time.time()-a)
1.6594209671
这里有更好的解决方案：Most efficient way for a lookup/search in a huge list (python)
速度超级快：
>>> from bisect import bisect_left
>>> t = list(range(0, 1000000))
>>> a=time.time();x = [t[bisect_left(t,b)]==b for b in range(100234,101234)];print(time.time()-a)
0.0054759979248
【讨论】：