为何执行x in range(y)如此之快

　　在python2中，range函数返回一个列表对象，一次性把全部的元素加载到内存中，因此有时会感受系统卡顿。

　  xrange和python3中的range函数相似，都是返回一个迭代器对象。在取数很大的时候执行结果相差悬殊。

　  缘由：

　　　　python文档 in 的规则：

若是该类实现了__contains__() 方法，那么只要 y.__contains__(x) 返回 true,那么，x in y 也返回true，反之亦然。

没有实现__contains__() 方法，但实现了__iter__()方法，那么在迭代过程当中若是有某个值z == x，就返回true， 不然就是false。

若是两个方法都没实现，就看 __getitem__()方法，若是存在一个索引 i 使得 x ==y[i], 就返回true ，不然返回 false

　　xrange 提供方法

dir(xrange)

['__class__','__getitem__','__hash__','__init'__,'__iter__','__len__','__new__',...]

　　时间复杂度为O(n)

　   在python3的range中提供的方法：

dir(range)

['__class__','__contains__','__getitem__','__iter__','count','index','start','step','stop',...]

　　程序运行中会优先调用__contains__方法，此外还提供了start，stop，step 三个属性

　  __contains__并非逐个迭代对比，而是：

首先检查 x 是否在start 和stop 范围之间：start < = x <stop

若是在这个区间范围，那么再根据step计算x是否恰好落在range 区间中的某个值上，这里用取模的方式来判断 ：（x - start）% step == 0

　　因此，range的时间复杂度为O(1),也就是说无论range(start,stop,step)中的step值多大，时间复杂度都是一个常量，执行效率相对更高。