Question

我正在制作一个国际象棋引擎，对于我的方块表，我可以使用列表或词典。由于方块表的实现使引擎慢了两倍，我想知道我是否使用了错误的数据结构。我正在使用列表，但我想知道字典是否更好？

列表示例：

list_ex = [50, 30, 30, 30
           20, 30, 50, 40]
call = list_ex[2]

字典示例：

dict_ex = {0: 50, 1: 30, 2: 30, 3: 30,
           4: 20, 5: 30, 6: 50, 7: 40}
call = dict_ex[2]

你可以看到，我总是知道索引，我只需要返回与该索引相关的值。对于这个词典或列表，哪种数据结构会更快？

Answer 1

正如您在TimeComplexity，list和dict上的python wiki中所看到的，在获取O（1）项时，它们在平均情况下都具有相同的复杂性。因此，对于简单的基于索引的查找，应该没有那么大的区别。

编辑：我刚刚编写了一个基准测试代码，它获取了第一个元素，一个来自中心和最后一个元素。你看到一个列表有一个很小的进展（虽然考虑到代码运行1000000次时，0.01s的偏差并不大）。

总之，如果我处于你的情况，我会使用一个列表，因为它也更适合基于索引的请求的问题。

>>> from timeit import Timer
>>> t=Timer("(l[0], l[3], l[7])","l=[50, 30, 30, 30, 20, 30, 50, 40]")
>>> sorted(t.repeat(5))
[0.17861513267149576, 0.17863279532627985, 0.17883092423682, 0.17892576501373014, 0.18901037296996037]
>>> t=Timer("(l[0], l[3], l[7])","l={0: 50, 1: 30, 2: 30, 3: 30, 4: 20, 5: 30, 6: 50, 7: 40}")
>>> sorted(t.repeat(5))
[0.18541179903735383, 0.1855488765975224, 0.1855757545505412, 0.18578041096390052, 0.21753940019925722]

Answer 2

在查找速度方面，最好使用列表而不是字典。元组甚至更快。

timeit dict_ex[2]
10000000 loops, best of 3: 148 ns per loop

timeit list_ex[2]
10000000 loops, best of 3: 116 ns per loop

tuple_ex=tuple(list_ex)

timeit tuple_ex[2]
10000000 loops, best of 3: 112 ns per loop

Answer 3

您可以使用timeit模块（python -m timeit -S "setup" -- "statement"）轻松对此进行基准测试。但在这种情况下，我可以告诉你字典不会击败列表，因为与dict查找相比，列表查找是微不足道的。两者都是快速的，独立于密钥和集合中的项目数量，但列表将在微基准测试中获胜。当然，这不应该决定你的决定。为了清晰起见，优化算法而不是无关紧要的细节，过早优化等等。令人作呕。

但是我仍然说一个列表更合适，无论是语义上的（你没有自由格式的映射，你有一个序列），并且为了防止错误（通过拒绝超出范围和非整数指数）。

Answer 4

对于像这样的事情，Python一般来说会很慢。

看一下这个SO question，第一个答案。

如果您的对象可以是不可变的，那么我首先要说的是元组。如果没有，那么坚持列表。无论哪种方式，list和dict之间都不会有太大差异。

我看到 halex 也刚刚回答，似乎同意。

从列表与字典返回值

4 个答案: