为什么要像dict一样快速地将第二个元组总和在列表中获得

Question

当我想在列表中获取元组的第二个元素的 sum时，我只使用列表理解：

elements = [(1,2), (3,50), (4, 5000)]
sumOfSecondItems = [x[1] for x in elements] 

但是，我在SO帖子上找到了许多解决方案。在许多方法下，创建一个dict和概括它的值是最快的。

sum(dict.values())如何比其他方法更快？

这是其基准的其他方法：归功于原始作者

setup = 'elements = [(1,i) for i in range(100000)];from operator import itemgetter'
method1 = 'sum([x[1] for x in elements])'
method2 = 'sum(map(itemgetter(1), elements))'
method3 = 'sum(dict(elements).values())'
method4 = 'sum(zip(*elements)[1])'
import timeit
t = timeit.Timer(method1, setup)
print('{0:<40}{1:<30}'.format("list Comprehension: ",t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method2, setup)
print('{0:<40}{1:<30}'.format("map: ",t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method3, setup)
print('{0:<40}{1:<30}'.format("dict: ",t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method4, setup)
print('{0:<40}{1:<30}'.format("zip: ",t.timeit(100)))

结果：

list Comprehension:                     0.461558960271                
map:                                    0.539129069451                
dict:                                   0.198271294849                
zip:                                    1.02714035879 

Answer 1

您的计时代码没有比较同一件事；使用代码：

 elements = [(1,i) for i in range(100000)]

所有对将具有1作为第一个元素，这意味着dict(elements)仅包含一个元素。

print(dict([(1,2),(1,3)])) # --> displays {1:3}