面试题：Python列表添加元素时的性能分析及复杂场景应用

Question

已知有一个非常大的列表`big_list`，长度可能达到数十万甚至更多，以及另一个较短的列表`small_list`。现在要将`small_list`中的元素添加到`big_list`中，要求尽可能高效地完成此操作。同时，需要考虑如果在添加元素的过程中，要保证添加后列表中的元素是唯一的（去除重复元素），该如何实现？请分析不同添加方法在这种复杂场景下的时间和空间复杂度，并给出具体的代码实现。

Answer 1

分析

1. 直接添加并去重：将 small_list 直接添加到 big_list 后，使用集合（set）去重。时间复杂度为 O((m + n) + (m + n))，其中 m 是 big_list 的长度，n 是 small_list 的长度，第一个 (m + n) 是添加操作，第二个 (m + n) 是集合去重操作。空间复杂度为 O(m + n)，因为集合需要额外的空间存储去重后的元素。
2. 先合并为集合再转回列表：将 big_list 和 small_list 转换为集合，合并后再转回列表。时间复杂度为 O(m + n)，空间复杂度为 O(m + n)。
3. 遍历添加并检查重复：遍历 small_list，逐个检查是否在 big_list 中，不存在则添加。时间复杂度为 O(m * n)，空间复杂度为 O(1)，因为不需要额外的空间存储。

在列表非常大的情况下，先合并为集合再转回列表的方法效率最高。

代码实现

big_list = [1, 2, 3, 4, 5] * 100000
small_list = [4, 5, 6, 7]

# 先合并为集合再转回列表
big_set = set(big_list)
small_set = set(small_list)
unique_set = big_set.union(small_set)
result_list = list(unique_set)

复杂度总结

方法	时间复杂度	空间复杂度
直接添加并去重	O((m + n) + (m + n))	O(m + n)
先合并为集合再转回列表	O(m + n)	O(m + n)
遍历添加并检查重复	O(m * n)	O(1)