Question

当我参加面试时，我得到了一个关于Python的问题：有多少方法可以将一个元素添加到列表中，哪一个是最快的？

我知道我可以使用列表的方法，例如append，insert，当然还有+。那么，还有其他人吗？哪一个是最快的，为什么？

Answer 1

让我们来看看！这是使用ipython的%%timeit魔术函数。

In [5]: %%timeit x = []
   ...: x = x + [1]
   ...:
10000 loops, best of 3: 21.5 us per loop

In [6]: %%timeit x = []
x.append(1)
   ...:
1000000 loops, best of 3: 93.7 ns per loop

In [7]: %%timeit x = []
x.insert(0, 1)
   ...:
100000 loops, best of 3: 30 us per loop

In [8]: %%timeit x = [1,2,3]
x.insert(len(x), 1)
   ...:
1000000 loops, best of 3: 293 ns per loop

In [9]: %%timeit x = []
x.extend([1])
   ....:
1000000 loops, best of 3: 208 ns per loop

In [15]: %%timeit x = []
x += [1]
   ....:
10000000 loops, best of 3: 165 ns per loop

所以append最快，其次是+=，然后是extend()，然后是insert在列表的末尾。这是因为Python不必创建新列表（例如使用+）或移动所有元素（例如在开头插入）。

值得注意的是，x = x + [1] 比x += [1] 超过200倍。下次表现真的很重要时要记住这一点。

现在，这种行为可能会因添加非常大的列表而有所不同。差异并不那么显着：

In [17]: %%timeit y = [] y = y + range(1000000) ....: 10 loops, best of 3: 76.8 ms per loop In [18]: %%timeit y = [] y += range(1000000) ....: 10 loops, best of 3: 23.4 ms per loop

但肯定是将附加到非常大的列表：

In [24]: %%timeit y = range(1000000) y.append(1) ....: 10000000 loops, best of 3: 92.7 ns per loop In [29]: %%timeit y = range(1000000) y.insert(len(y), 1) ....: 1000000 loops, best of 3: 293 ns per loop In [30]: %%timeit y = range(1000000) y = y + [1] ....: 100 loops, best of 3: 12.6 ms per loop

表现差异 130,927 次！这就是为什么这是一个面试问题。

Answer 2

+不会修改原始列表; +=。 +=与extend相同。追加或最后插入最快，并且具有O（1）摊销时间。除了列表中的常量末尾之外的任何位置插入都有O（n）时间复杂度。

另请注意，方法查找会对性能产生非常显着的影响，因此最快的代码实际上是

the_list = []
append = the_list.append

# later...
append(item)

如果需要重复执行相同的列表。

有多少方法可以将元素添加到列表中，哪个是最快的？

2 个答案: