简单地检查，对于所有列表项，如果一个项的第一个索引等于该项的最后一个索引:

>>> lastindex = lambda arr, el: len(arr) - arr[::-1].index(el) -1
>>> is_duplicate  = lambda arr, el: arr.index(el) != lastindex(arr, el)
>>> duplicates = lambda arr: [*set(x for x in arr if is_duplicate(arr, x))]
>>> 
>>> a=[2,3,5,7,11,13, 2,17,7,7,17,18,3,19,5,2,7,48,48,2,19]
>>> duplicates(a)
[2, 3, 5, 7, 48, 17, 19]
>>> 

简单地检查，对于所有列表项，如果一个项的第一个索引等于该项的最后一个索引:

>>> lastindex = lambda arr, el: len(arr) - arr[::-1].index(el) -1
>>> is_duplicate  = lambda arr, el: arr.index(el) != lastindex(arr, el)
>>> duplicates = lambda arr: [*set(x for x in arr if is_duplicate(arr, x))]
>>> 
>>> a=[2,3,5,7,11,13, 2,17,7,7,17,18,3,19,5,2,7,48,48,2,19]
>>> duplicates(a)
[2, 3, 5, 7, 48, 17, 19]
>>> 

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。

假设我们有这个元素列表:

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

我们可以只使用集合来找到唯一的元素:

unique = set()
for num in a:
    if num not in unique:
        unique.add(num)
    else:
        unique = unique - set([num])

最后:

>>> unique
{3, 6}

如果你想要得到副本，你可以简单地做:

>>> duplicates = set(a) - unique
>>> duplicates
{1, 2, 5}

注:

集合中的元素查找是O(1) 从集合中移除的元素是O(1)

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]]

你不需要计数，只需要该物品之前是否被看到过。把这个答案用在这个问题上:

def list_duplicates(seq):
  seen = set()
  seen_add = seen.add
  # adds all elements it doesn't know yet to seen and all other to seen_twice
  seen_twice = set( x for x in seq if x in seen or seen_add(x) )
  # turn the set into a list (as requested)
  return list( seen_twice )

a = [1,2,3,2,1,5,6,5,5,5]
list_duplicates(a) # yields [1, 2, 5]

以防速度很重要，这里有一些时间安排:

# file: test.py
import collections

def thg435(l):
    return [x for x, y in collections.Counter(l).items() if y > 1]

def moooeeeep(l):
    seen = set()
    seen_add = seen.add
    # adds all elements it doesn't know yet to seen and all other to seen_twice
    seen_twice = set( x for x in l if x in seen or seen_add(x) )
    # turn the set into a list (as requested)
    return list( seen_twice )

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

def JohnLaRooy(L):
    seen = set()
    seen2 = set()
    seen_add = seen.add
    seen2_add = seen2.add
    for item in L:
        if item in seen:
            seen2_add(item)
        else:
            seen_add(item)
    return list(seen2)

l = [1,2,3,2,1,5,6,5,5,5]*100

以下是结果:(做得好@JohnLaRooy!)

$ python -mtimeit -s 'import test' 'test.JohnLaRooy(test.l)'
10000 loops, best of 3: 74.6 usec per loop
$ python -mtimeit -s 'import test' 'test.moooeeeep(test.l)'
10000 loops, best of 3: 91.3 usec per loop
$ python -mtimeit -s 'import test' 'test.thg435(test.l)'
1000 loops, best of 3: 266 usec per loop
$ python -mtimeit -s 'import test' 'test.RiteshKumar(test.l)'
100 loops, best of 3: 8.35 msec per loop

有趣的是，除了计时本身，当使用pypy时，排名也略有变化。最有趣的是，基于counter的方法极大地受益于pypy的优化，而我建议的方法缓存方法似乎几乎没有任何效果。

$ pypy -mtimeit -s 'import test' 'test.JohnLaRooy(test.l)'
100000 loops, best of 3: 17.8 usec per loop
$ pypy -mtimeit -s 'import test' 'test.thg435(test.l)'
10000 loops, best of 3: 23 usec per loop
$ pypy -mtimeit -s 'import test' 'test.moooeeeep(test.l)'
10000 loops, best of 3: 39.3 usec per loop

显然，这种效应与输入数据的“重复性”有关。我设置了l = [random.randrange(1000000) for I in xrange(10000)]，得到了这些结果:

$ pypy -mtimeit -s 'import test' 'test.moooeeeep(test.l)'
1000 loops, best of 3: 495 usec per loop
$ pypy -mtimeit -s 'import test' 'test.JohnLaRooy(test.l)'
1000 loops, best of 3: 499 usec per loop
$ pypy -mtimeit -s 'import test' 'test.thg435(test.l)'
1000 loops, best of 3: 1.68 msec per loop