在內存和速度方面更加昂貴Python中的列表或詞典

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我正在測試計算機上的記憶代碼。我有範圍100000的數組。使用下面的代碼。在內存和速度方面更加昂貴Python中的列表或詞典

def fact1(n): 
    if n<1: 
     return 1 
    else: 
     fa=1 
     for i in range(1, n+1): 
      fa*=i 
     return fa

使用記憶化技術，下面的代碼會是這樣，

memolookuptable={1:1, 2:2} 
    def fact2(n): 
     if n not in memoookuptable.keys(): 
      for i in range(3,n+1): 
       if i not in memoookuptable.keys(): 
        memolookuptable[i]=i*memolookuptable[i-1]

從我的理解的代碼，雖然內存優化開始在低速運行記憶化。我是否正確理解記憶，避免通過存儲計算值來重新計算？如果這是正確的，那麼爲什麼更大的計算速度會減慢，儘管事實上計算出的值是可用的？

這是使用記憶法優化記憶和速度的最佳方法嗎？

來源

2016-11-25 Annapoornima Koppad

簡答題：列表使用的內存少於字典，在需要擴展時速度更快，如果知道索引，則列表查找比查找字典更快。但是，如果您需要在列表中搜索某個項目，那麼如果您知道該項目的密鑰，則該項目比直接訪問字典項目要慢得多。如果你不打算使用列表中的所有插槽，字典可以使用_less_ RAM。 –

對不起，我寫了memo.keys（）。我在寫代碼後意識到。謝謝！我的壞。 –

你不需要撥打.keys() - 你可以簡單地使用if n not in memolookuptable:。我相信應該更快，因爲它使用哈希。 .keys()返回一個列表，查找速度較慢。

來源

2016-11-25 14:06:52 Lolgast

'.keys（）'在Python 2中返回一個列表，但在Python 3中返回一個動態的[Dictionary view object]（https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#dictionary-view-對象），但在每個循環迭代中創建一個新對象仍然非常低效。 –

有趣。我會盡量記住要麼查看2 vs 3，要麼注意到它是針對Python 2的。 – Lolgast

在內存和速度方面更加昂貴Python中的列表或詞典

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