Python 3：如何在范围对象中查找比在列表中查找更快？

Question

当我遇到在对象中查找的答案之一range是 CONSTANT TIME 操作时，我在 StackOverflow 上滚动浏览了许多与列表与范围相关的问题！这在 O(1) 中如何完成是没有意义的，您将不得不遍历范围以查看是否存在数字。范围对象是否像一些哈希图/字典一样工作？

def usingRange(x):
    return x in range(0, 100000000)
print(usingRange(9999999)) 


def noRange(x):
    return x in list(range(0, 100000000))
print(noRange(9999999))

%timeit usingRange(9999999)
%timeit noRange(9999999)

我得到的输出为：

True
True
443 ns ± 8.83 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
6.89 s ± 380 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

我想知道为什么它的时间恒定的原因是因为

1. 有人告诉我不要太专注于学习 Python 编程面试中的“技巧”！因为你所做的每一件事，你都必须解释时间复杂度，所以你要么记住i in list1O(N)，要么使用 for 循环遍历列表：

   for j in range(len(list1)):
       if list1[j] == i:
           print(True)
   
   else:
       print(False)
   

然后得出结论，它实际上是 O(N)，因为要检查元素是否存在，您必须遍历列表的每个元素，直到列表末尾（最坏的情况）。但是一些恒定时间操作似乎不太明显！我可以接受哈希表中的循环是 O(1) 的事实，因为有一个名为 Hashing 的大概念（尚未详细介绍），但不确定它如何用于range对象。

2. 有人告诉我，了解基础知识至关重要！并尽最大努力解释你所写的每一行以及你为什么在白板上写它。我认识的某个人确实被要求为一家非常著名的科技公司的 SWE 职位实施 HASHMAP。

3. 我有很多时间（1 年）来准备和好奇。