我最近询问了创建十次幂的最快方法，事实证明，最快的方法实际上是一种偷偷摸摸的解决方法，首先创建所有可能的值，然后在需要时简单地查找它们。
在解决方案中，list被用作查找表，但是，我刚刚了解到，在查找操作方面，dicts应该快得多(参见此处)。但是当我尝试使用dict作为查找表时，该过程实际上更慢：
n = 200
18 ns 18 ns 18 ns f[n] # list
22 ns 22 ns 22 ns g[n] # dict
n = -200
18 ns 18 ns 18 ns f[n] # list
29 ns 29 ns 29 ns g[n] # dict
为什么？这与keys是整数而不是字符串这一事实有关吗？(我也猜sets在这种情况下不能使用？
这是我运行的代码：
from timeit import repeat
solutions = [
'f[n] # list',
'g[n] # dict',
]
for n in 200, -200:
print(f'n = {n}')
setup = f'''
n = {n}
f = [10.0 ** i for i in [*range(309), *range(-323, 0)]]
g = {{i: 10.0 ** i for i in range(-323, 309)}}
'''
for solution in solutions:
try:
ts = sorted(repeat(solution, setup, repeat=50))[:3]
except OverflowError:
ts = [None] * 3
print(
*('%3d ns ' % (t * 1e3) if t else ' error ' for t in ts), solution
)
print()
collection[key_or_index]对于list和dict都是O(1)。不同的是key_or_value in collection的性能。
这是"我的列表中十的i次方是多少？"与"我的列表中x十的幂吗？"之间的区别。
列表的索引速度稍快，因为字典需要计算其键的哈希值，并检查冲突。
混淆是因为"查找"既可以指索引操作，也可以引用检查是否存在，具体取决于上下文。
以下是如何在列表和字典中执行等效操作的概述：
| List | Dictionary | |
|---|---|---|
| 索引 | lst[i] | dct[key] |
| 检查是否存在键/索引 | -len(lst) <= i < len(lst) | key in dct |
| 检查是否存在值 | value in lst | value in dct.values() |
| 循环访问值 | for value in lst | for value in dct.values() |
| 循环访问键/索引 | for i in range(len(lst)) | for key in dct |
| 循环遍历 | for i, value in enumerate(lst) | for key, value in dct.items() |