python 判斷in操作的時間複雜度

python **常用in來判斷乙個元素是否在list中，這個判斷的時間複雜度是多少呢？

in list : o(n)

inset
: o(1)
in dict : o(1)

list1 =

list
(range
(100000))
%timeit 1
in list1
51.3 ns ± 4.23 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,
10000000 loops each)
%timeit 100
in list1
1.33 µs ± 106 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,
1000000 loops each)
%timeit 10000
in list1
130 µs ± 10.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,
10000 loops each)
%timeit 100000
in list1
1.48 ms ± 117 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,
1000 loops each)
%timeit 10000000
in list1
1.44 ms ± 175 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,
1000 loops each)
# 尋找的元素在list中位置前後會影響取出資料的時間，最後兩次都是1.48ms了，
# 並且位置對查詢時間的影響基本是線性的
set1 =
set(
range
(100000))
%timeit 1
in set1
47.7 ns ± 5.93 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,
10000000 loops each)
%timeit 100
in set1
43.3 ns ± 1.35 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,
10000000 loops each)
%timeit 10000
in set1
59.6 ns ± 1.38 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,
10000000 loops each)
%timeit 100000
in set1
44.4 ns ± 1.38 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,
10000000 loops each)
%timeit 10000000
in set1
60.4 ns ± 2.82 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,
10000000 loops each)
# set 就很平均，dict跟set是一樣的就不多贅述。

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