As medições de desempenho do operador "in" do Python fornecem insights inesperados sobre o processamento sequencial de listas. Ao explorar listas enormes, os testes exibem padrões de tempo surpreendentes que são orientados pela mecânica interna do Python e pelo cache. A investigação de estruturas de dados ideais, como conjuntos, oferece ideias valiosas para melhorar o desempenho em situações práticas.

As medições de desempenho do operador "in" do Python fornecem insights inesperados sobre o processamento sequencial de listas. Ao explorar listas enormes, os testes exibem padrões de tempo surpreendentes que são orientados pela mecânica interna do Python e pelo cache. A investigação de estruturas de dados ideais, como conjuntos, oferece ideias valiosas para melhorar o desempenho em situações práticas.