sPycialist - эмулятор ПК Специалист на Python

[Q-Master]

CityAceE, в ассоциативной таблице выборка по ключу это поиск в хеш таблице. Операция O(1) формально, но на практике довольно сложная. Выборка из линейного массива это просто вычисление смещения. В Питоне может быть и невелика будет разница, но я бы попробовал.

Нет. Это не так. Для ключа типа int это поиск ровно такой-же как и смещение в массиве. В питон3.6 и выше это поведение еще более оптимизировали.
@CityAceE: Оставь диктом. Флаги у тебя тоже верно сделаны, т.к. смысла тащить их везде в виде битмаски абсолютно не нужно. Титус прав насчет расчетов, но ошибается насчет переносимости. В питон битовые операции будут сильно медленнее чем обычная математика. Если уж на то пошло, то можно использовать какую-нибудь библиотеку. Тот-же rlca переписаный слегка из pyzx:

def rlca():
    global _f3, _f5, _fN, _fH, _fC
    ans = _A[0]
    c = (ans & 0x80) != 0
    ans = (((ans << 1) | 0x01) if c else (ans << 1)) % 256
    _f3 = ((ans & F_3) != 0)
    _f5 = ((ans & F_5) != 0)
    _fN = False
    _fH = False
    _fC = c
    _A[0] = ans
    return 4

- - - Добавлено - - -

Написал тестик:

from random import randint
import timeit
def foo(): return 'foo'
def bar(): return 'bar'
disp=[foo if i & 1 else bar for i in range(256)]
def test(): u = disp[randint(0, 255)]()
timeit.timeit(test, number=100000000)

2,511099100112915 сек.

from random import randint
import timeit
def foo(): return 'foo'
def bar(): return 'bar'
disp={i: (foo if i % 2 else bar) for i in range(256)}
def test(): u = disp[randint(0, 255)]()
timeit.timeit(test, number=100000000)

2,5191421508789062 сек.

Весьма показательно. 0.3% разницы на 1 миллионе вызовов.