为什么在这个实现中Apriori比FP-Growth运行得更快？

在这个实现中，Apriori比FP-Growth运行得更快的原因是由于以下几点：

1. 数据集大小：当数据集相对较小时，Apriori算法的性能通常会更好。这是因为Apriori算法需要扫描整个数据集多次来生成候选集和计算支持度，而FP-Growth算法需要构建频繁项集树并遍历整个树一次。当数据集较小时，Apriori算法的多次扫描相对于FP-Growth算法的树遍历会更高效。
2. 数据稀疏度：Apriori算法在处理稀疏数据集时通常比FP-Growth算法更快。稀疏数据集指的是数据集中每个事务只包含很少的项。由于FP-Growth算法构建频繁项集树时需要统计每个项的频数，而在稀疏数据集中，很多项的频数都很低，导致构建频繁项集树的效率较低。
3. 内存消耗：Apriori算法的内存消耗通常比FP-Growth算法要低。FP-Growth算法需要构建频繁项集树并保存在内存中，而Apriori算法只需要存储候选集和频繁项集的临时结果。当数据集较大时，FP-Growth算法可能需要消耗大量内存，从而导致性能下降。
4. 算法复杂度：Apriori算法的时间复杂度和空间复杂度相对较高，而FP-Growth算法的时间复杂度和空间复杂度相对较低。在数据集较大、密集的情况下，FP-Growth算法的优势更为明显。

综上所述，在这个实现中，Apriori比FP-Growth运行得更快的主要原因是数据集大小适中、稀疏度较高、内存消耗较少以及算法复杂度适应性较好。当然，在具体的应用场景中，根据数据集的特点和需求，选择合适的算法是更为重要的。