Optimiser la vérification des sous-ensembles : garantir que chaque bit compte

La tâche consistant à déterminer si une liste est un sous-ensemble d'une autre est fréquemment rencontrée en programmation. Bien que le croisement des listes et la comparaison de l'égalité soient une approche simple, il est crucial de prendre en compte les performances, en particulier pour les grands ensembles de données.

Dans ce scénario, un facteur crucial à prendre en compte est de savoir si l'une des listes reste constante sur plusieurs tests. Étant donné que l’une des listes de votre scénario est statique, nous pouvons en tirer parti à notre avantage. Au lieu d'utiliser des listes, envisagez d'utiliser une structure de données plus efficace pour la table de recherche statique, telle qu'un ensemble ou une table de hachage.

Une solution optimale, compte tenu du scénario que vous avez décrit, consiste à convertir les deux listes en ensembles. . Les ensembles fournissent des opérations de recherche rapides et des calculs d'intersection efficaces. En utilisant set intersection (set(x) & intersection(set(y))), nous pouvons déterminer si x est un sous-ensemble de y avec des performances optimales.

Pour illustrer :

a = [1, 3, 5]
b = [1, 3, 5, 8]
c = [3, 5, 9]

set(a) 
Cette approche fournit le moyen le plus efficace de vérifier les relations de sous-ensembles, en particulier lorsque l'une des listes est statique. En utilisant des ensembles, nous exploitons leur vitesse inhérente et optimisons le fonctionnement des intersections, garantissant ainsi que chaque bit de puissance de calcul est utilisé efficacement.