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#coding=utf-8
import
time
import
profile
#explain: Cookbook, 5.12 检查序列的成员
def
addUnique
(baseList
,
otherList):
baseDict
=
dict
.fromkeys(baseList)
for
other
in
otherList:
if
other
not in
baseDict
:
baseList.append(other)
baseDict
[other] =
None
def
addUnique_simple
(baseList
,
otherList):
for
other
in
otherList:
if
other
not in
baseList:
baseList.append(other)
if
__name__ ==
'__main__'
:
a =
range
(
1
,
100
)
b =
range
(
90
,
110
)
# start = time.time()
profile.run(
'addUnique(a, b)'
)
# end = time.time()
# print 'res:', a
# print 'b: ', b
# print 'spend_time', end - start
a =
range
(
1
,
100
)
b =
range
(
90
,
110
)
# start = time.time()
profile.run(
"addUnique_simple(a, b)"
)
# end = time.time()
# print 'res:', a
# print 'b: ', b
# print 'simple spend_time', end - start
addUnique： 消耗的时间就正比于两个列表的长度之和， 一是dict.fromkeys(baseList) 时间正比于baseList的长度，
二： for循环，正比于otherList的长度。
addUnique_simple： 消耗的时间就正比于两个列表的长度的乘积。 在for循环内嵌套一层otherList的复杂度O(n)。
性能优化：
Python 字典中使用了 hash table，因此查找操作的复杂度为 O(1)，而 list 实际是个数组，在 list 中，查找需要遍历整个 list，其复杂度为 O(n)，因此对成员的查找访问等操作字典要比 list 更快。