在没有任何python数据结构的帮助下，你可以简单地尝试下面的代码。这将工作于寻找重复的各种输入，如字符串，列表等。

# finding duplicates in unsorted an array 
def duplicates(numbers):
    store=[]
    checked=[]
    for i in range(len(numbers)):
        counter =1 
        for j in range(i+1,len(numbers)):
            if numbers[i] not in checked and numbers[j]==numbers[i] :
                counter +=1 
        if counter > 1 :
            store.append(numbers[i])
            checked.append(numbers[i])
    return store

print(duplicates([1,2,2,3,3,3,4,4,5]))  # output:  [2, 3, 4]
print(duplicates("madam"))              # output:  ['m', 'a']

这里有一个简洁明了的解决方案——

for x in set(li):
    li.remove(x)

li = list(set(li))

还有其他测试。当然要做……

set([x for x in l if l.count(x) > 1])

.．.代价太大了。使用下一个final方法大约快500倍(数组越长结果越好):

def dups_count_dict(l):
    d = {}

    for item in l:
        if item not in d:
            d[item] = 0

        d[item] += 1

    result_d = {key: val for key, val in d.iteritems() if val > 1}

    return result_d.keys()

只有2个循环，没有非常昂贵的l.count()操作。

下面是一个比较方法的代码。代码如下，输出如下:

dups_count: 13.368s # this is a function which uses l.count()
dups_count_dict: 0.014s # this is a final best function (of the 3 functions)
dups_count_counter: 0.024s # collections.Counter

测试代码:

import numpy as np
from time import time
from collections import Counter

class TimerCounter(object):
    def __init__(self):
        self._time_sum = 0

    def start(self):
        self.time = time()

    def stop(self):
        self._time_sum += time() - self.time

    def get_time_sum(self):
        return self._time_sum


def dups_count(l):
    return set([x for x in l if l.count(x) > 1])


def dups_count_dict(l):
    d = {}

    for item in l:
        if item not in d:
            d[item] = 0

        d[item] += 1

    result_d = {key: val for key, val in d.iteritems() if val > 1}

    return result_d.keys()


def dups_counter(l):
    counter = Counter(l)    

    result_d = {key: val for key, val in counter.iteritems() if val > 1}

    return result_d.keys()



def gen_array():
    np.random.seed(17)
    return list(np.random.randint(0, 5000, 10000))


def assert_equal_results(*results):
    primary_result = results[0]
    other_results = results[1:]

    for other_result in other_results:
        assert set(primary_result) == set(other_result) and len(primary_result) == len(other_result)


if __name__ == '__main__':
    dups_count_time = TimerCounter()
    dups_count_dict_time = TimerCounter()
    dups_count_counter = TimerCounter()

    l = gen_array()

    for i in range(3):
        dups_count_time.start()
        result1 = dups_count(l)
        dups_count_time.stop()

        dups_count_dict_time.start()
        result2 = dups_count_dict(l)
        dups_count_dict_time.stop()

        dups_count_counter.start()
        result3 = dups_counter(l)
        dups_count_counter.stop()

        assert_equal_results(result1, result2, result3)

    print 'dups_count: %.3f' % dups_count_time.get_time_sum()
    print 'dups_count_dict: %.3f' % dups_count_dict_time.get_time_sum()
    print 'dups_count_counter: %.3f' % dups_count_counter.get_time_sum()

要删除重复项，请使用集合(a)。要打印副本，可以这样做:

a = [1,2,3,2,1,5,6,5,5,5]

import collections
print([item for item, count in collections.Counter(a).items() if count > 1])

## [1, 2, 5]

请注意Counter并不是特别有效(计时)，可能会在这里过度使用。Set会表现得更好。这段代码以源顺序计算一个唯一元素的列表:

seen = set()
uniq = []
for x in a:
    if x not in seen:
        uniq.append(x)
        seen.add(x)

或者，更简洁地说:

seen = set()
uniq = [x for x in a if x not in seen and not seen.add(x)]    

我不推荐后一种风格，因为它不清楚not seen.add(x)在做什么(set add()方法总是返回None，因此需要not)。

计算没有库的重复元素列表:

seen = set()
dupes = []

for x in a:
    if x in seen:
        dupes.append(x)
    else:
        seen.add(x)

或者，更简洁地说:

seen = set()
dupes = [x for x in a if x in seen or seen.add(x)]    

如果列表元素不可哈希，则不能使用set /dicts，必须使用二次时间解决方案(逐个比较)。例如:

a = [[1], [2], [3], [1], [5], [3]]

no_dupes = [x for n, x in enumerate(a) if x not in a[:n]]
print no_dupes # [[1], [2], [3], [5]]

dupes = [x for n, x in enumerate(a) if x in a[:n]]
print dupes # [[1], [3]]

尽管它的复杂度是O(n log n)，但这似乎有点竞争性，请参阅下面的基准测试。

a = sorted(a)
dupes = list(set(a[::2]) & set(a[1::2]))

排序会把副本放在一起，所以它们都在偶数下标和奇数下标处。唯一值只能在偶数或奇数下标处存在，不能同时存在。所以偶数下标值和奇数下标值的交集就是重复项。

基准测试结果:

这使用了MSeifert的基准测试，但只使用了从接受的答案(georgs)、最慢的解决方案、最快的解决方案(不包括it_duplcopies，因为它不唯一重复)和我的解决方案。否则就太拥挤了，颜色也太相似了。

如果允许修改给定的列表，那么第一行可以是a.sort()，这样会快一些。但是基准会多次重用相同的列表，因此修改它会打乱基准。

显然set(a[::2]).intersection(a[1::2])不会创建第二个集合，而且速度会快一点，但它也会长一点。

我是很晚才开始讨论这个问题的。尽管如此，我还是想用一句话来解决这个问题。因为这就是Python的魅力所在。 如果我们只是想把副本放到一个单独的列表(或任何集合)中，我建议这样做。假设我们有一个重复的列表我们称之为目标

    target=[1,2,3,4,4,4,3,5,6,8,4,3]

现在如果我们想要得到副本，我们可以使用下面的一行代码:

    duplicates=dict(set((x,target.count(x)) for x in filter(lambda rec : target.count(rec)>1,target)))

这段代码将把复制的记录作为键，并将其作为值放入字典'duplicate '中。“复制”字典将如下所示:

    {3: 3, 4: 4} #it saying 3 is repeated 3 times and 4 is 4 times

如果你只是想在一个列表中单独列出所有重复的记录，它的代码也更短:

    duplicates=filter(lambda rec : target.count(rec)>1,target)

输出将是:

    [3, 4, 4, 4, 3, 4, 3]

这在python 2.7中完美地工作。X +版本