最近在coding的时候，写的代码中只有一层循环，却很耗时，不明觉厉。不知道是哪里出了问题，于是我就在每一行代码中都打印一下耗时，最终发现了这个罪魁祸首。这里我只说明两个我遇到耗时的场景，当然还有很多其他的方法可能也是一样的，这里只是提供问题的思路！

说明：

这里比较耗时，是我在外层使用了循环，在循环内部调用了列表的remove()方法、使用了if xxx in xx判断等类似操作！

1 python列表的remove方法比较耗时原因

1、例如，下面的伪代码

首先是循环
然后通过remove删除字典对应value列表中的一个元素

就是在remove删除列表元素的过程，其实是相当对这个value列表进行循环，当循环到要删除的元素后，循环停止！

因此这段代码的时间复杂度就是<=O2<=O^2<=O2，几乎就等价于两层for循环，因此当第一层循环有80W，第二层有1w，这个循环就已经非常耗时了！

data = {'a': [], 'b': [], ...}
for key, value in data.items():value.remove('xxx')

2、判断if xxx in xx条件比较耗时问题

1、例如，如下的伪代码

data = {'a': [], 'b': [], ...}
for key, value in data.items():if xxx in xx

如果判断元素xxx是否在xx中，加入这个xx是一个列表，其实在判断的过程中，也是类似先对列表进行循环，让元素xxx和列表中的xx每个元素做对比，如果提前比对到就停止循环，和上面的remove()方法都是类似的，因此也会比较耗时！

因此，在写代码的时候一定想办法让代码更简洁，同时保证高效性！

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