python集合常见运算案例解析

这篇文章主要介绍了python集合常见运算,结合具体实例形式分析了Python使用集合生成随机数的几种常用算法的效率比较,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了python集合常见运算。分享给大家供大家参考,具体如下:

python生成不重复随机数放在列表中的效率比较

 import random import time def RandomNumbers(number, start, end): '''使用列表来生成number个介于start和end之间的不重复随机数''' data = [] n = 0 while True: element = random.randint(start, end) if element not in data: data.append(element) n += 1 if n == number - 1: break return data def RandomNumbers1(number, start, end): '''使用列表来生成number个介于start和end之间的不重复随机数''' data = [] while True: element = random.randint(start, end) if element not in data: data.append(element) if len(data) == number: break return data def RandomNumbers2(number, start, end): '''使用集合来生成number个介于start和end之间的不重复随机数''' data = set() while True: data.add(random.randint(start, end)) if len(data) == number: break return data start = time.time() for i in range(1000): RandomNumbers(1000, 1, 10000) print('Time used:', time.time()-start) start = time.time() for i in range(1000): RandomNumbers1(1000, 1, 10000) print('Time used1:', time.time()-start) start = time.time() for i in range(1000): RandomNumbers2(1000, 1, 10000) print('Time used2:', time.time()-start) 

得到的结果是

==================== RESTART: C:/Users/xuzm/Desktop/比较.py ====================
Time used: 24.607422828674316
Time used1: 24.069069623947144
Time used2: 4.816216945648193
>>>

可见:

append方法对空裂变追加元素的方法效率远不及add方法

PS:这里再提供几款相关工具供大家参考使用:

在线随机数生成工具:
http://tools.0133.cn/aideddesign/rnd_num

在线随机生成个人信息数据工具:
http://tools.0133.cn/aideddesign/rnd_userinfo

在线随机字符/随机密码生成工具:
http://tools.0133.cn/aideddesign/rnd_password

在线随机数字/字符串生成工具:
http://tools.0133.cn/aideddesign/suijishu

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python编码操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

以上就是python集合常见运算案例解析的详细内容,更多请关注0133技术站其它相关文章!

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