Множества (set в Python, HashSet в Java):
Когда использовать: Если вам нужно быстро проверять наличие элемента (item in my_set - O(1) в среднем) или хранить только уникальные элементы.
Почему не список: Поиск в списке - O(n). Добавление уникального элемента в список с проверкой на дубликаты - O(n).
Словари/Хеш-таблицы (dict в Python, HashMap в Java):
Когда использовать: Если вам нужно быстро получить значение по ключу (my_dict[key] - O(1) в среднем).
Почему не список: Поиск элемента по значению в списке - O(n).
Кортежи (tuple в Python):
Когда использовать: Для фиксированных коллекций элементов, которые не будут изменяться (неизменяемы). Это делает их более легковесными и безопасными для использования в качестве ключей словарей.
Специализированные библиотеки:
numpy массивы (Python): Для числовых данных и математических операций, значительно быстрее, чем списки Python, благодаря низкоуровневой реализации на C.
pandas DataFrame (Python): Для табличных данных, чрезвычайно мощный для анализа, фильтрации, агрегации и трансформации "списков" данных.
Секрет: Перед тем как выбрать список, спросите себя: "Что я буду делать с этими данными чаще всего?". Если это поиск, уникальность или доступ по ключу, рассмотрите другие структуры.
Секрет 4: Использование Срезов (Slicing) и Пониманий Списков (List Comprehensions) для Чистоты и Эффективности
Вместо громоздких циклов используйте более питононичные и эффективные конструкции:
Срезы: Позволяют удобно и эффективно получать подсписки или копировать списки.
new_list = my_list[2:5] (элементы с индексами 2, 3, 4)
copy_list = my_list[:] (полная поверхностная копия списка)
reversed_list = my_list[::-1] (развернуть список)
Понимания списков (List Comprehensions): Короткий, читаемый и часто более быстрый способ создания новых списков на основе существующих.
Секрет: Понимания списков и срезы не только делают ваш код более лаконичным, но часто (за счет оптимизации на уровне языка/интерпретатора) оказываются быстрее, чем эквивалентные циклы for или ручные База данных WhatsApp ОАЭ копирования.
for x in numbers:
squares.append(x*x)
Хорошо (Понимание списка):
Python
squares = [x*x for x in numbers]
Секрет 5: Предварительное Выделение Памяти (Pre-allocation) для Производительности (для некоторых языков и сценариев)
Хотя динамические списки автоматически расширяются, это расширение (создание нового, большего массива и копирование) может быть дорогим, если происходит слишком часто.
Секрет: Если вы заранее знаете приблизительный размер конечного списка, можно "подсказать" системе выделить достаточно памяти заранее.
Пример (Java ArrayList):
Java