大多数Pythonic方法在O(1)复杂度的列表中查找/检查项目？

'foo' in list_bar

这具有O(n)的复杂性,因为您在列表中使用了in关键字. (参见Python Time Complexity)

但是,如果在集合上使用in关键字,则其复杂度为O(1).

我需要弄清楚列表的O(1)复杂性而不是集合的原因主要是由于需要考虑列表中的重复项目.集不允许重复.一个很好的例子是：

chars_available = ['h','e','l','o','z']
chars_needed = ['h','o']

def foo(chars_available,chars_needed):
    cpy_needed = list(chars_needed)
    for char in cpy_needed:
        if char in chars_available:
            chars_available.remove(char)
            chars_needed.remove(char)
        if not chars_needed: return True  # if chars_needed == []
    return False

foo(chars_available,chars_needed)

这个例子不是重点,所以请尽量不要偏离它.重点仍然是试图在列表中查找项目时获得O(1)复杂性.我怎么能Python化？

(作为额外的功劳,如果您确实希望以Python,伪代码或其他语言显示更好的方式来执行该操作,我将很乐意阅读它).

谢谢！

编辑：

为了回应Ami Tavory的回答,我了解到你不能比O(n)更快地创建列表,但对collections.Counter()的建议帮助解决了我正在处理的应用程序.我正在为Stack Overflow上传我更快的解决方案,性能非常出色！如果我没有弄错(如果我错了,请纠正我),它应该是O(1),因为它只涉及可散列值而没有循环迭代.

from collections import Counter
chars_available = ['h',chars_needed):
    counter_available = Counter(chars_available)
    counter_needed = Counter(chars_needed)
    out = counter_needed - counter_available
    if not list(out.elements()): return True
    else: return False

foo(chars_available,chars_needed)

非常快,非常pythonic！谢谢！