查找效率：set>dict>list
单次查询中：
| list | set | dict |
| O(n) |
set做了去重，本质应该一颗红黑树 (猜测，STL就是红黑树),复杂度 O(logn)； |
dict类似对key进行了hash,然后再对hash生成一个红黑树进行查找， 其查找复杂其实是O(logn),并不是所谓的O(1)。 O(1)只是理想的实现，实际上很多hash的实现是进行了离散化的。 dict比set多了一步hash的过程，so 它比set慢，不过差别不大。 |
那么为什么dict.keys()查询速度比另外dict,set慢很多呢？这就要对比list、dict、set三种的数据结构了。
[1]dict.keys()实际上是list(keys),是dict的所有key组成的list。查找一个元素是否在list中是以list的下标为索引遍历list.
[2]而查询是否在dict中，是将key以hash值的形式直接找到key对应的索引，根据索引可直接访问value。对量大的dict查询，自然是后者快很多。
[3]而set和dict的存储原理基本是一样的，唯一不同的是，set没有value，只有key。对查询key是否在dict或sset内，效果基本上是一样的。
由此，可以得出，如果存储的数据会被反复查询，且量大，那么，尽量不要用list，尽量用dict，如果元素不重复，用set更好。查询是否在dict内，也不要再用dict.keys()了。
关于dcit有几点需要特别注意:
- dict的key或者set的值 都必须是可以hash的不可变对象都是可hash的，str，fronzenset，tuple,自己实现的类 hash
- dict的内存花销大，但是查询速度快， 自定义的对象 或者python内部的对象都是用dict包装的
- dict的存储顺序和元素添加顺序有关
- 添加数据有可能改变已有数据的顺序