データを探索するときのsetと辞書型の速度比較

Python

前回のリストと辞書型の比較のあとsetを使えば高速化できることを思い出したので，再計測

プログラム

#-*- coding:utf-8 -*-
import time

a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k']
b = {'a':1, 'b':1, 'c':1, 'd':1, 'e':1, 'f':1, 'g':1, 'h':1, 'i':1, 'j':1, 'k':1}

def test_a():
    if 'c' in set(a):
	print 'a'

def test_b():
    if b.has_key('c'):
	print 'a'

if __name__=='__main__':
    f = time.clock()
    test_a()
    t = time.clock()
    print t-f
    f = time.clock()
    test_b()
    t = time.clock()
    print t-f

結果

  • １回目
set 0.000515455413657
辞書型 0.00159805842683
  • １回目
set 0.000505923521228
辞書型 0.0017304050871
  • １回目
set 0.000502624020002
辞書型 0.00179529527786
  • １回目
set 0.000560915208318
辞書型 0.00254831477975
  • １回目
set 0.000409504763197
辞書型 0.00180849328277

感想

setのほうが断然早かった．
リストのまま検索してる人は，必ずsetに直しましょう！