Lists

当实现 list 的数据结构的时候Python 的设计者有很多的选择. 每一个选择都有可能影响着 list 操作执行的快慢. 当然他们也试图优化一些不常见的操作. 但是当权衡的时候，它们还是牺牲了不常用的操作的性能来成全常用功能.

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设计者有很多的选择，使他们实现list的数据结构。这些选择可能对如何快速列表操作的影响进行。帮助他们做出正确的选择，他们看着人们最常使用的列表数据结构的方式和他们优化列表的实现，导致最常见的操作速度非常快。当然他们也试图优化不常见的操作，但当一个权衡不得不作一个不太常见的操作的性能往往是牺牲在更常见的操作支持。

两种常见的操作的索引和分配给索引位置。不管列表多大这两个操作所需时间相同。称一个独立于list大小的操作时间复杂度为O(1).

另一个常见的编程操作是增长一个 list. 有两种方法来创建一个更长的list.你可以使用附加尾部的方法或串联运算符。附加的方法是O(1)。然而，连接操作是 O(k) 其中k是需要连接列表的尺寸。这对你很重要，因为它可以帮助你选择正确的工具的工作来使自己的节目更有效。

让我们看一下四种不同的方法构造一个包含 n 个数字起始为 0 的list. Listing 1 展示了list的四种不同的方法实现：

Listing 1

def test1():    l = []    for i in range(1000):        l = l + [i]def test2():    l = []    for i in range(1000):        l.append(i)def test3():    l = [i for i in range(1000)]def test4():    l = list(range(1000))

想要计算每个函数的执行时间, 我们可以使用Python 的 timeit 模块. timeit 模块设计的目的是允许程序员在一致的环境下跨平台的测量时间.

要使用 timeit 你必须先创建一个 Timer 对象，参数为两个Python声明. 第一个参数是你想计算时间是函数声明; 第二个参数是设置测试的次数. timeit 模块将计算执行时间. timeit 默认情况下执行声明参数代表的操作100万次. 当它完成时将返回一个浮点类型的秒数. 然而,因为它执行声明一百万次，你可以将结果理解为每执行一次花费多少毫秒. 你还可以传递给 timeit 函数一个名叫 number 的参数，它可以允许你指定多少次测试语句来执行. 下面显示运行每一个测试函数1000次需要多长时间.

t1 = Timer("test1()", "from __main__ import test1")print("concat ",t1.timeit(number=1000), "milliseconds")t2 = Timer("test2()", "from __main__ import test2")print("append ",t2.timeit(number=1000), "milliseconds")t3 = Timer("test3()", "from __main__ import test3")print("comprehension ",t3.timeit(number=1000), "milliseconds")t4 = Timer("test4()", "from __main__ import test4")print("list range ",t4.timeit(number=1000), "milliseconds")concat  6.54352807999 millisecondsappend  0.306292057037 millisecondscomprehension  0.147661924362 millisecondslist range  0.0655000209808 milliseconds

上面是实验中，函数声明是 test1(), test2(), 等等. 设置的声明会让你感觉很怪, 所以让我们来深入理解一下.你可能很熟悉 from, import 语句, 但这通常是用在一个Python程序文件开始. 在这种情况下, from __main__ import test1 从 __main__命名空间将 test1 调入到 timeit 所在的命名空间.

关于这个小实验的最后提到的是, 你看到的关于调用也包含一定的开销时间, 但是我们可以假设, 函数调用的开销在所有四种情况下是相同的, 我们仍然可以得到比较有意义的操作比较结果. 所以不会说串联操作精确地需要6.54毫秒, 而说串联测试函数需要6.54毫秒.

从下表我们可以看到list中所有操作的 Big-O 效率。经过仔细观察，你可能想知道两个不同pop的执行时间的差异。当pop在list的尾部操作需要的时间复杂度为O(1), 当pop在list的头部操作需要的时间复杂度为O(n), 其原因在于Python选择如何实现列表。

为了演示性能上的不同，让我们使用 timeit模块做另一个实验. 我们的目的是能够证实在一个已知大小的list，从list的尾部和从list的头部上面 pop 操作, 我们还要测量不同list尺寸下的时间. 我们期望的是从list的尾部和从list的头部上面 pop 操作时间是保持常数，甚至当list的大小增加的时候, 然而运行时间随着list的大小的增大而增加.

下面的代码让我们可以区分两种pop操作的执行时间. 就像你看到的那样，在第一个例子中, 从尾部pop操作花费时间为0.0003 毫秒, 然而从首部pop操作花费时间为 4.82 毫秒. 

Listing 2

popzero = timeit.Timer("x.pop(0)",                       "from __main__ import x")popend = timeit.Timer("x.pop()",                      "from __main__ import x")x = list(range(2000000))popzero.timeit(number=1000)4.8213560581207275x = list(range(2000000))popend.timeit(number=1000)0.0003161430358886719

上面的代码可以看到 pop(0)确实比 pop()效率低, 但没有验证 pop(0) 时间复杂度为 O(n) 然而 pop() 为 O(1). 要验证这个我们需要看一个例子同时调用一个list. 看下面的代码：

popzero = Timer("x.pop(0)",                "from __main__ import x")popend = Timer("x.pop()",               "from __main__ import x")print("pop(0)   pop()")for i in range(1000000,100000001,1000000):    x = list(range(i))    pt = popend.timeit(number=1000)    x = list(range(i))    pz = popzero.timeit(number=1000)    print("%15.5f, %15.5f" %(pz,pt))

Dictionaries

Python 第二个主要的数据结构是字典. 你可能记得, 词典不同于列表的是你可以通过关键字而不是位置访问字典中的项. 最重要的是注意获得键和值的操作的时间复杂度是O(1). 另一个重要的字典操作是包含操作. 查看键是否在字典中的操作也为 O(1). 所有的字典操作效率如下表所示：

我们最后的性能实验比较了包含了列表和字典之间的操作性能. 在这个过程中我们将证实, 列表包含操作是O（N）词典的是O（1）.实验中我们将使用简单的比较. 我们会列出一包含一系列数据的list. 然后, 我们将随机选择数字并查看数据是否在 list中. 如果我们之前的结论正确, 随着list的容量的增大, 所需要的时间也增加.

我们将一个dictionary 包含相同的键做重复的实验. 在这个实验中，我们可以看到, 确定一个数是否在字典中不仅速度快得多, 而且检查的时间甚至不会随着字典容量的增加而改变.

下面的代码实现了这种比较. 注意我们执行相同非操作, number in container. 不同的是第7行 x 是一个list, 第9行 x 是一个dictionary.

import timeitimport randomfor i in range(10000,1000001,20000):    t = timeit.Timer("random.randrange(%d) in x"%i,                     "from __main__ import random,x")    x = list(range(i))    lst_time = t.timeit(number=1000)    x = {j:None for j in range(i)}    d_time = t.timeit(number=1000)    print("%d,%10.3f,%10.3f" % (i, lst_time, d_time))

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