1. Introduzione

Python offre diverse strutture dati per gestire collezioni di elementi:

• List: sequenze ordinate e modificabili.
• Tuple: sequenze ordinate e immutabili.
• Set: insiemi non ordinati di elementi unici.
• Dictionary: collezioni di coppie chiave-valore.

In questa lezione confronteremo le caratteristiche principali di ciascuna.

2. Caratteristiche principali

Tipo	Ordinamento	Modificabile	Elementi duplicati	Accesso
List	Sì	Sì	Sì	Indice
Tuple	Sì	No	Sì	Indice
Set	No	Sì	No	Non indicizzato
Dictionary	No (chiavi)	Sì	Valori: sì; Chiavi: no	Chiave

3. Operazioni comuni

• List: append(), remove(), pop(), slicing, concatenazione
• Tuple: immutabile, slicing, concatenazione crea nuova tuple
• Set: add(), remove(), union(), intersection(), difference()
• Dictionary: get(), keys(), values(), items(), pop()

4. Quando usare cosa

Struttura	Quando usarla	Complessità principale
List	Sequenze ordinate, iterazioni, slicing	Ricerca O(n), Append O(1)
Tuple	Sequenze immutabili, dati costanti	Ricerca O(n)
Set	Elementi unici, membership test veloce	Ricerca O(1), Inserimento/O(1)
Dictionary	Associare chiavi a valori, lookup rapido	Ricerca/O(1), Inserimento/O(1)

5. Performance

5.1 Codice per la creazione del grafico del confronto LETTURA

import time
import matplotlib.pyplot as plt

# Range di elementi
sizes = [1000, 5000, 10000, 50000, 100000]

# Liste per salvare i tempi
list_times = []
tuple_times = []
set_times = []
dict_times = []

for n in sizes:
    # Creiamo le strutture dati
    lista = list(range(n))
    tupla = tuple(range(n))
    insieme = set(range(n))
    dizionario = {i: None for i in range(n)}

    # Elemento da cercare (l'ultimo)
    target = n - 1

    # Lista
    start = time.time()
    target in lista
    list_times.append(time.time() - start)

    # Tupla
    start = time.time()
    target in tupla
    tuple_times.append(time.time() - start)

    # Set
    start = time.time()
    target in insieme
    set_times.append(time.time() - start)

    # Dictionary (chiavi)
    start = time.time()
    target in dizionario
    dict_times.append(time.time() - start)

# Grafico
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(sizes, list_times, marker='o', label='List')
plt.plot(sizes, tuple_times, marker='s', label='Tuple')
plt.plot(sizes, set_times, marker='^', label='Set')
plt.plot(sizes, dict_times, marker='x', label='Dictionary')
plt.xlabel("Number of items")
plt.ylabel("Time (seconds)")
plt.title("Time Performance: List, Tuple, Set, Dictionary")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

5.2 Codice per la creazione del grafico del confronto per la RICERCA

import time
import matplotlib.pyplot as plt

# Range di elementi
sizes = [1000, 5000, 10000, 50000, 100000]

# Liste per salvare i tempi
list_times = []
tuple_times = []
set_times = []
dict_times = []

for n in sizes:
    # Creiamo le strutture dati
    lista = list(range(n))
    tupla = tuple(range(n))
    insieme = set(range(n))
    dizionario = {i: None for i in range(n)}

    # Elemento da cercare (ultimo elemento)
    target = n - 1

    # Misuriamo il tempo di ricerca
    start = time.time(); target in lista; list_times.append(time.time() - start)
    start = time.time(); target in tupla; tuple_times.append(time.time() - start)
    start = time.time(); target in insieme; set_times.append(time.time() - start)
    start = time.time(); target in dizionario; dict_times.append(time.time() - start)

# Grafico ricerca
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(sizes, list_times, marker='o', label='List')
plt.plot(sizes, tuple_times, marker='s', label='Tuple')
plt.plot(sizes, set_times, marker='^', label='Set')
plt.plot(sizes, dict_times, marker='x', label='Dictionary')
plt.xlabel("Number of items")
plt.ylabel("Time (seconds)")
plt.title("Time Performance - Ricerca in List, Tuple, Set, Dictionary")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

5.3 Codice per la creazione del grafico del confronto per la RIMOZIONE

import time
import matplotlib.pyplot as plt

sizes = [1000, 5000, 10000, 50000, 100000]

list_times = []
tuple_times = []
set_times = []
dict_times = []

for n in sizes:
    # Creiamo le strutture dati
    lista = list(range(n))
    tupla = tuple(range(n))
    insieme = set(range(n))
    dizionario = {i: None for i in range(n)}

    target = n - 1

    # List - remove
    start = time.time()
    lista.remove(target)
    list_times.append(time.time() - start)

    # Tuple non modificabile → rimozione = creazione nuova tupla senza l'elemento
    start = time.time()
    tupla = tuple(x for x in tupla if x != target)
    tuple_times.append(time.time() - start)

    # Set - remove
    start = time.time()
    insieme.remove(target)
    set_times.append(time.time() - start)

    # Dictionary - remove chiave
    start = time.time()
    del dizionario[target]
    dict_times.append(time.time() - start)

# Grafico rimozione
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(sizes, list_times, marker='o', label='List')
plt.plot(sizes, tuple_times, marker='s', label='Tuple')
plt.plot(sizes, set_times, marker='^', label='Set')
plt.plot(sizes, dict_times, marker='x', label='Dictionary')
plt.xlabel("Number of items")
plt.ylabel("Time (seconds)")
plt.title("Time Performance - Rimozione in List, Tuple, Set, Dictionary")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

6. Quiz a risposta multipla

1) Quale collezione non permette duplicati?

a: Listb: Tuplec: Setd: Dictionary

2) Quale collezione è immutabile?

a: Listb: Tuplec: Setd: Dictionary

3) Come si accede al valore di una chiave in un dizionario?

a: auto[0]b: auto.get('chiave')c: auto['chiave']d: b e c

4) Quale struttura mantiene l'ordine degli elementi e permette modifiche?

a: Tupleb: Setc: Listd: Dictionary

5) Quale metodo permette di unire due set?

a: add()b: union()c: append()d: extend()

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