# search_comparison.py

# 제목: list와 set에서의 요소 검색 시간 비교 (in 연산자)

import time

# 비교를 위해 큰 데이터셋을 준비합니다.

# 1부터 10,000,000까지의 숫자를 사용하겠습니다.

num_elements = 10_000_000

data_list = list(range(num_elements))

data_set = set(range(num_elements))

# 찾고자 하는 값 (가장 마지막 값으로 설정하여 리스트에서 최악의 경우를 만듭니다)

target = num_elements - 1

# --- 1. list에서 요소 검색 ---

# 시간 복잡도: O(n)

# 이유: 리스트는 순차적인 자료구조이므로, 특정 요소를 찾기 위해

# 처음부터 끝까지 모든 요소를 하나씩 확인해야 할 수 있습니다. (선형 탐색)

start_time = time.time()

result_list = target in data_list

end_time = time.time()

print(f"list 검색 시간: {end_time - start_time:.6f}초 (결과: {result_list})")

# --- 2. set에서 요소 검색 ---

# 시간 복잡도: O(1) (평균)

# 이유: set은 해시 테이블을 기반으로 하는 자료구조입니다.

# 각 요소의 해시값(hash)을 통해 저장 위치를 바로 계산할 수 있어,

# 데이터의 양과 상관없이 거의 일정한 시간 안에 요소를 찾을 수 있습니다.

start_time = time.time()

result_set = target in data_set

end_time = time.time()

print(f"set 검색 시간: {end_time - start_time:.6f}초 (결과: {result_set})")