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python集合常见运算案例解析
站长资源 2025/2/22 佚名
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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

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数学运算技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python编码操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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