两个看似相似的dict语句的性能差异？

Question

＆＃34;要避免的一个半问题是确保你这样做：in dict.keys()而不是-Wall。两者在语义上是等价的，但在性能方面，后者要慢得多（O（n）vs O（1））。我已经看到人们会server.c: In function ‘main’: server.c:33:44: warning: suggest parentheses around assignment used as truth value [-Wparentheses] if (newsockfd = accept(sockfd, (struct sockaddr *) &cli_addr,&clilen) >= 0) { 认为它更加明确＆amp;因此更好。＆＃34;

我在网上找到了这条建议。任何人都可以解释并证明上述性能差异吗？这两个看似相似的陈述的工作如何如此不同？

编辑：更准确地说，如何在字典中索引比在列表中索引更快？据我所知，哈希表是链表的数组。该数组是键的数组。因此，在哈希表中查找密钥应该类似于在密钥列表中查找密钥。 （？）

Answer 1

仅适用于Python 2。

在Python 3中，dict.keys()返回一个包含源dict_keys对象的视图对象dict：

$ python3
Python 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23)
>>> d = { 1: 11, 2:22, 3:33 }
>>> k = d.keys()
>>> k
dict_keys([1, 2, 3])
>>> d
{1: 11, 2: 22, 3: 33}
>>> d[4] = 44
>>> k
dict_keys([1, 2, 3, 4])  #!!! k includes the new key that was added to d
>>> 

因此，在Python 3中，key in dict.keys()几乎与key in dict一样有效执行：

1. dict.keys()在O（1）时间内创建dict_keys对象，然后
2. 通过dict_keys将查询操作重新路由回dict，并在O（1）时间内执行该操作。

与Python 3不同，在Python 2中，dict.keys()返回一个必须在O（n）时间内构建的列表对象：

$ python2
Python 2.7.12 (default, Nov 19 2016, 06:48:10) 
>>> d = { 1: 11, 2:22, 3:33 }
>>> k = d.keys()
>>> k
[1, 2, 3]
>>> d[4] = 44
>>> k
[1, 2, 3]
>>> 

因此，在Python 2中，key in dict.keys()（作为测试，而不是for key in dict.keys()的一部分）将有两个O(n)时间复杂度的来源：

1. 构建dict.keys()返回的列表需要O（n）时间
2. 检查查询值是否在返回的列表中需要另外O（n）时间。