如何加快Python的 “in” 运算符？

Python中的” in “运算符是常用的运算符之一，用于检查指定元素是否存在于给定对象中。然而，在大型数据集上进行这种查找操作时，该运算符的效率将大大降低，因此需要一些方法以提高其效率。

本文将讨论四种提高Python “in”运算符效率的方法，涵盖字典、集合、转换为列表和二分查找。

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方法一：使用字典

在Python中，字典是一种高效的数据结构，可以使得查找运算符”in”的时间复杂度降低到O(1)。我们可以将列表中的每个元素作为字典的键，值则可以是任意值。这样，通过判断元素是否在字典的键集合中即可快速地判断元素是否在列表中。

my_list = ['apple', 'banana', 'orange', 'pear', 'grape']
my_dict = {key: True for key in my_list} # 构建字典

if 'orange' in my_dict:
    print("Found!") # 找到

上述代码中，我们首先将列表中的元素构建成了字典。然后，我们可以使用”in”运算符来在字典中查找元素。由于字典是基于哈希表实现的，因此查找时间复杂度为O(1)。

方法二：使用集合

与字典类似，集合也是一种基于哈希表的高效数据结构。因此，使用集合来加快”in”运算符的速度也是一种有效方法。

my_list = ['apple', 'banana', 'orange', 'pear', 'grape']
my_set = set(my_list) #构建集合

if 'orange' in my_set:
    print("Found!") # 找到

上述代码中，我们首先将列表转换成了集合。然后我们可以使用”in”运算符来在集合中查找元素。由于集合是基于哈希表实现的，因此查找时间复杂度为O(1)。

方法三：转换为列表

虽然列表是一种效率较低的数据结构，但是在某些场景下，转换列表仍然是提高”in”运算符效率的有效方法。

my_list = ['apple', 'banana', 'orange', 'pear', 'grape']

if 'orange' in list(my_list):
    print("Found!") # 找到

上述代码中，我们将列表转换成了列表。虽然这种方法的时间复杂度为O(n)，但是转换后我们可以使用”in”运算符来在列表中查找元素，而”in”运算符在列表中查找元素的时间复杂度也是O(n)，因此，这种方法总体时间复杂度为O(n)。

方法四：二分查找

二分查找是一种基于有序列表的查找方法，通过递归查找列表的中间元素，并根据其与目标元素的大小关系来确定目标元素的位置。由于每次查找都可以将查找范围减半，因此时间复杂度为O(logn)。

import bisect

my_list = ['apple', 'banana', 'orange', 'pear', 'grape']
index = bisect.bisect_left(my_list, 'orange')

if index != len(my_list) and my_list[index] == 'orange':
    print("Found!") # 找到

上述代码中，我们使用标准库中的”bisect”模块来实现二分查找，它的作用是查找并返回目标元素在有序列表中所在的位置。如果找到了目标元素，则返回目标元素在原列表中的下标。因此，我们可以利用”bisect_left”函数来得到目标元素在有序列表中的位置，从而判断其是否存在。由于二分查找需要对列表进行排序，因此如果列表需要经常更新，那么这种方法的效率可能会受到较大的影响。