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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.jb51.net/aideddesign/rnd_num
在线随机生成个人信息数据工具:
http://tools.jb51.net/aideddesign/rnd_userinfo
在线随机字符/随机密码生成工具:
http://tools.jb51.net/aideddesign/rnd_password
在线随机数字/字符串生成工具:
http://tools.jb51.net/aideddesign/suijishu
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
原文链接:https://blog.csdn.net/eacxzm/article/details/79950807
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