一列说明数组与Hash效率的区别到底多大

在数组中添加 10000 个元素,然后分别对这 10000 个元素进行检索,最后统计检索的时间。

数组Array

import time
# 插入数据,数组
result = []
for i in range(10000):
       result.append(i)
# 检索数据
time_start=time.time()
for i in range(10000):
       temp = result.index(i)
time_end=time.time()
print('检索时间', time_end-time_start)

运行结果:

检索时间为 1.2436728477478027 秒。

Hash哈希

import time
# 插入数据
result = {}
for i in range(1000000):
       result[i] = i
# 检索数据
time_start=time.time()
for i in range(10000):
       temp = result[i]
time_end=time.time()
print('检索时间:',time_end-time_start)

运行结果:

检索时间为 0.0019941329956054688 秒。

你能看到 Hash 方式检索差不多用了 2 毫秒的时间,检索效率提升得非常明显。这是因为 Hash 只需要一步就可以找到对应的取值,算法复杂度为 O(1),而数组检索数据的算法复杂度为 O(n)。

看来两者的运行效率差别还是挺大的,所以在开发中我们一定要根据不同的场景选择使用不同的算法为好。