我注意到大多数解决方案的复杂度为O(n * n)，对于大型列表来说非常缓慢。所以我想分享一下我写的函数，它支持整数或字符串，在最好的情况下是O(n)。对于一个包含10万个元素的列表，最上面的解决方案需要超过30秒，而我的解决方案只需0.12秒

def get_duplicates(list1):
    '''Return all duplicates given a list. O(n) complexity for best case scenario.
    input: [1, 1, 1, 2, 3, 4, 4]
    output: [1, 1, 4]
    '''
    dic = {}
    for el in list1:
        try:
            dic[el] += 1
        except:
            dic[el] = 1
    dupes = []
    for key in dic.keys():
        for i in range(dic[key] - 1):
            dupes.append(key)
    return dupes


list1 = [1, 1, 1, 2, 3, 4, 4]
> print(get_duplicates(list1))
[1, 1, 4]

或者获得唯一的副本:

> print(list(set(get_duplicates(list1))))
[1, 4]

一个非常简单的解决方案，但是复杂度是O(n*n)。

>>> xs = [1,2,3,4,4,5,5,6,1]
>>> set([x for x in xs if xs.count(x) > 1])
set([1, 4, 5])

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()

另一种解决方案如下所示，不使用任何集合库。

a = [1,2,3,5,4,6,4,21,4,6,3,32,5,2,23,5]
duplicates = []

for i in a:
    if a.count(i) > 1 and i not in duplicates:
        duplicates.append(i)

print(duplicates)

输出是[2,3,5,4,6]

方法1:

list(set([val for idx, val in enumerate(input_list) if val in input_list[idx+1:]]))

解释: [val for idx, val in enumerate(input_list) if val in input_list[idx+1:]]是一个列表推导式，它返回一个元素，如果该元素从当前位置存在，则在列表中返回下标。

例子: input_list =[3 42 42岁,31日,31日,31日,31日,5日,6日6日6日6日6日,7日,42)

从索引为0的列表第一个元素42开始，它检查元素42是否存在于input_list[1:]中(即从索引1到列表末尾)。 因为42存在于input_list[1:]中，它将返回42。

然后它转到下一个索引为1的元素31，并检查元素31是否存在于input_list[2:](即从索引2到列表末尾)， 因为31存在于input_list[2:]中，它将返回31。

类似地，它遍历列表中的所有元素，只将重复/重复的元素返回到列表中。

然后，因为列表中有重复项，我们需要从每个重复项中选择一个，即从重复项中删除重复项，为此，我们调用python内置的名为set()的函数，它会删除重复项，

然后我们就得到了一个集合，而不是一个列表，因此为了将集合转换为列表，我们使用类型转换，list()，它将元素集转换为列表。

方法2:

def dupes(ilist):
    temp_list = [] # initially, empty temporary list
    dupe_list = [] # initially, empty duplicate list
    for each in ilist:
        if each in temp_list: # Found a Duplicate element
            if not each in dupe_list: # Avoid duplicate elements in dupe_list
                dupe_list.append(each) # Add duplicate element to dupe_list
        else: 
            temp_list.append(each) # Add a new (non-duplicate) to temp_list

    return dupe_list

解释: 首先，我们创建两个空列表。 然后继续遍历列表中的所有元素，以查看temp_list(最初为空)中是否存在该元素。如果它不在temp_list中，则使用append方法将它添加到temp_list中。

如果它已经存在于temp_list中，这意味着列表中的当前元素是重复的，因此我们需要使用append方法将它添加到dupe_list中。

在Python中，只需一次迭代就可以找到被愚弄的人，这是一个非常简单快速的方法:

testList = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']

testListDict = {}

for item in testList:
  try:
    testListDict[item] += 1
  except:
    testListDict[item] = 1

print testListDict

输出内容如下:

>>> print testListDict
{'blue': 3, 'green': 1, 'red': 2}

这和更多在我的博客http://www.howtoprogramwithpython.com