在字典列表的情况下，当集合解引发时，完整列表理解解工作

TypeError: unhashable type: 'dict'

测试用例

def diff(a, b):
    return [aa for aa in a if aa not in b]

d1 = {"a":1, "b":1}
d2 = {"a":2, "b":2}
d3 = {"a":3, "b":3}

>>> diff([d1, d2, d3], [d2, d3])
[{'a': 1, 'b': 1}]
>>> diff([d1, d2, d3], [d1])
[{'a': 2, 'b': 2}, {'a': 3, 'b': 3}]

在这个线程中，我没有看到保留a中的重复的解决方案。当a中的一个元素与B中的一个元素匹配时，这个元素必须在B中删除，这样当相同的元素在a中再次出现时，如果这个元素在B中只出现一次，那么它必须出现在差异中。

def diff(first, second):
   l2 = list(second)
   l3 = []
   for el in first:
      if el in l2:
         l2.remove(el)
      else:
         l3 += [el]
   return l3

l1 = [1, 2, 1, 3, 4]
l2 = [1, 2, 3, 3]
diff(l1, l2)
>>> [1, 4]

在字典列表的情况下，当集合解引发时，完整列表理解解工作

TypeError: unhashable type: 'dict'

测试用例

def diff(a, b):
    return [aa for aa in a if aa not in b]

d1 = {"a":1, "b":1}
d2 = {"a":2, "b":2}
d3 = {"a":3, "b":3}

>>> diff([d1, d2, d3], [d2, d3])
[{'a': 1, 'b': 1}]
>>> diff([d1, d2, d3], [d1])
[{'a': 2, 'b': 2}, {'a': 3, 'b': 3}]

当查看in -operator的TimeComplexity时，在最坏的情况下它与O(n)一起工作。即使是集合。

因此，当比较两个数组时，最好情况下的TimeComplexity为O(n)，最坏情况下为O(n²)。

另一种(但不幸的是更复杂)解决方案，在最好和最坏的情况下都适用于O(n):

# Compares the difference of list a and b
# uses a callback function to compare items
def diff(a, b, callback):
  a_missing_in_b = []
  ai = 0
  bi = 0

  a = sorted(a, callback)
  b = sorted(b, callback)

  while (ai < len(a)) and (bi < len(b)):

    cmp = callback(a[ai], b[bi])
    if cmp < 0:
      a_missing_in_b.append(a[ai])
      ai += 1
    elif cmp > 0:
      # Item b is missing in a
      bi += 1
    else:
      # a and b intersecting on this item
      ai += 1
      bi += 1

  # if a and b are not of same length, we need to add the remaining items
  for ai in xrange(ai, len(a)):
    a_missing_in_b.append(a[ai])


  return a_missing_in_b

e.g.

>>> a=[1,2,3]
>>> b=[2,4,6]
>>> diff(a, b, cmp)
[1, 3]

简单的代码，让你与多个项目的差异，如果你想要:

a=[1,2,3,3,4]
b=[2,4]
tmp = copy.deepcopy(a)
for k in b:
    if k in tmp:
        tmp.remove(k)
print(tmp)

您可能希望使用集合而不是列表。