你可以把你的物品放在一个集合里。设置查找非常有效。

Try:

s = set(a)
if 7 in s:
  # do stuff

在注释中，你说你想获取元素的索引。不幸的是，集合没有元素位置的概念。另一种方法是对列表进行预先排序，然后在每次需要查找元素时使用二分搜索。

def check_availability(element, collection: iter):
    return element in collection

使用

check_availability('a', [1,2,3,4,'a','b','c'])

我相信这是知道所选值是否在数组中的最快方法。

你可以把你的物品放在一个集合里。设置查找非常有效。

Try:

s = set(a)
if 7 in s:
  # do stuff

在注释中，你说你想获取元素的索引。不幸的是，集合没有元素位置的概念。另一种方法是对列表进行预先排序，然后在每次需要查找元素时使用二分搜索。

空间数据的边缘情况

可能有更快的算法来处理空间数据(例如重构以使用k-d树)，但检查向量是否在数组中的特殊情况是有用的:

如果你有空间数据(即笛卡尔坐标) 如果你有整数掩码(即数组过滤)

在这种情况下，我想知道由两点定义的(无向)边是否在(无向)边的集合中，这样

(pair in unique_pairs) | (pair[::-1] in unique_pairs) for pair in pairs

其中pair构成两个任意长度的向量(即形状(2,N))。

如果这些向量之间的距离是有意义的，那么检验可以用一个浮点不等式来表示

test_result = Norm(v1 - v2) < Tol

和“值存在于列表”是简单的任何(test_result)。

下面是整数对和R3向量对的示例代码和虚拟测试集生成器。

# 3rd party
import numpy as np
import numpy.linalg as LA
import matplotlib.pyplot as plt

# optional
try:
    from tqdm import tqdm
except ModuleNotFoundError:
    def tqdm(X, *args, **kwargs):
        return X
    print('tqdm not found. tqdm is a handy progress bar module.')
    

def get_float_r3_pairs(size):
    """ generate dummy vector pairs in R3  (i.e. case of spatial data) """
    coordinates = np.random.random(size=(size, 3))
    pairs = []
    for b in coordinates:
        for a in coordinates:
            pairs.append((a,b))
    pairs = np.asarray(pairs)
    return pairs
    
        
def get_int_pairs(size):
    """ generate dummy integer pairs (i.e. case of array masking) """
    coordinates = np.random.randint(0, size, size)
    pairs = []
    for b in coordinates:
        for a in coordinates:
            pairs.append((a,b))
    pairs = np.asarray(pairs)
    return pairs


def float_tol_pair_in_pairs(pair:np.ndarray, pairs:np.ndarray) -> np.ndarray:
    """
    True if abs(a0 - b0) <= tol & abs(a1 - b1) <= tol for (ai1, aj2), (bi1, bj2)
    in [(a01, a02), ... (aik, ajl)]
    
    NB this is expected to be called in iteration so no sanitization is performed.

    Parameters
    ----------
    pair : np.ndarray
        pair of vectors with shape (2, M)
    pairs : np.ndarray
        collection of vector pairs with shape (N, 2, M)

    Returns
    -------
    np.ndarray
        (pair in pairs) | (pair[::-1] in pairs).
    """
    m1 = np.sum( abs(LA.norm(pairs - pair, axis=2)) <= (1e-03, 1e-03), axis=1 ) == 2
    m2 = np.sum( abs(LA.norm(pairs - pair[::-1], axis=2)) <= (1e-03, 1e-03), axis=1 ) == 2
    return m1 | m2


def get_unique_pairs(pairs:np.ndarray) -> np.ndarray:
    """
    apply float_tol_pair_in_pairs for pair in pairs
    
    Parameters
    ----------
    pairs : np.ndarray
        collection of vector pairs with shape (N, 2, M)

    Returns
    -------
    np.ndarray
        pair if not ((pair in rv) | (pair[::-1] in rv)) for pair in pairs

    """
    pairs = np.asarray(pairs).reshape((len(pairs), 2, -1))
    rv = [pairs[0]]
    for pair in tqdm(pairs[1:], desc='finding unique pairs...'):
        if not any(float_tol_pair_in_pairs(pair, rv)):
            rv.append(pair)
    return np.array(rv)

7 in a

最清晰最快的方法。

您也可以考虑使用一个集合，但是从列表中构造该集合所花费的时间可能比快速成员测试所节省的时间要多。唯一确定的方法就是做好基准测试。(这也取决于你需要什么操作)

这不是代码，而是快速搜索的算法。

如果您的列表和您正在寻找的值都是数字，这是相当简单的。如果字符串:看底部:

-Let "n" be the length of your list -Optional step: if you need the index of the element: add a second column to the list with current index of elements (0 to n-1) - see later Order your list or a copy of it (.sort()) Loop through: Compare your number to the n/2th element of the list If larger, loop again between indexes n/2-n If smaller, loop again between indexes 0-n/2 If the same: you found it Keep narrowing the list until you have found it or only have 2 numbers (below and above the one you are looking for) This will find any element in at most 19 steps for a list of 1.000.000 (log(2)n to be precise)

如果您还需要您的数字的原始位置，请在第二索引列中查找。

如果您的列表不是由数字组成的，该方法仍然有效，并且将是最快的，但您可能需要定义一个可以比较/排序字符串的函数。

当然，这需要使用sorted()方法，但如果您不断重用相同的列表进行检查，那么这样做可能是值得的。