有多少种方法可以将元素添加到列表中，哪些是最快的？
有多少种方法可以将元素添加到列表中，哪些是最快的？
提问于 2013-10-19 01:20:55
当我参加面试时，我遇到了一个关于Python的问题:有多少种方法可以将元素添加到列表中，其中哪种方法最快？
我知道我可以使用list的方法，比如append、insert，当然还有+。还有其他人吗？哪个是最快的，为什么？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2013-10-19 01:25:10
让我们来看看吧！这是使用ipython的%%timeit魔术函数。
In [5]: %%timeit x = []
...: x = x + [1]
...:
10000 loops, best of 3: 21.5 us per loop
In [6]: %%timeit x = []
x.append(1)
...:
1000000 loops, best of 3: 93.7 ns per loop
In [7]: %%timeit x = []
x.insert(0, 1)
...:
100000 loops, best of 3: 30 us per loop
In [8]: %%timeit x = [1,2,3]
x.insert(len(x), 1)
...:
1000000 loops, best of 3: 293 ns per loop
In [9]: %%timeit x = []
x.extend([1])
....:
1000000 loops, best of 3: 208 ns per loop
In [15]: %%timeit x = []
x += [1]
....:
10000000 loops, best of 3: 165 ns per loop因此，append最快，其次是+=，其次是extend()，最后是inserting。这是因为Python不需要创建一个新列表(比如使用+)或移动所有元素(比如在开头插入)。
值得注意的是，x = x + [1]比x += [1]慢了200多倍。下次性能真的很重要的时候，请记住这一点。
现在，这种行为可能因附加非常大的列表而有所不同。两者之间的差别没有那么显著：
In [17]: %%timeit y = []
y = y + range(1000000)
....:
10 loops, best of 3: 76.8 ms per loop
In [18]: %%timeit y = []
y += range(1000000)
....:
10 loops, best of 3: 23.4 ms per loop但在将添加到非常大的列表中时，情况肯定是这样的：
In [24]: %%timeit y = range(1000000)
y.append(1)
....:
10000000 loops, best of 3: 92.7 ns per loop
In [29]: %%timeit y = range(1000000)
y.insert(len(y), 1)
....:
1000000 loops, best of 3: 293 ns per loop
In [30]: %%timeit y = range(1000000)
y = y + [1]
....:
100 loops, best of 3: 12.6 ms per loop这是130,927次性能的差异！这就是为什么这是个面试问题。
Stack Overflow用户
发布于 2013-10-19 01:25:28
+不修改原始列表；+=修改。+=和extend是一样的。追加，或插入在末尾是最快的，并有O(1)摊销时间。插入除列表中的常量末端外的任何位置都具有O(n)时间复杂度。
还请注意，方法查找对性能有非常重要的影响，因此最快的代码实际上是
the_list = []
append = the_list.append
# later...
append(item)如果需要，对相同的列表重复执行。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/19461275
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