我如何检查一个列表是否有任何重复,并返回一个没有重复的新列表?
当前回答
检查字符串'a'和'b'
clean_list = []
for ele in raw_list:
if 'b' in ele or 'a' in ele:
pass
else:
clean_list.append(ele)
其他回答
与回复中列出的其他解决方案相比,下面是最快的python解决方案。
使用短路计算的实现细节允许使用列表理解,这足够快。visit .add(item)总是返回None作为结果,它被赋值为False,所以or的右边总是这样的表达式的结果。
自己计时
def deduplicate(sequence):
visited = set()
adder = visited.add # get rid of qualification overhead
out = [adder(item) or item for item in sequence if item not in visited]
return out
今天,一位同事将接受的答案作为他的代码的一部分发给了我进行代码审阅。 虽然我很欣赏这个问题答案的优雅,但我对他的表现并不满意。 我尝试过这个解决方案(我使用set来减少查找时间)
def ordered_set(in_list):
out_list = []
added = set()
for val in in_list:
if not val in added:
out_list.append(val)
added.add(val)
return out_list
为了比较效率,我使用了100个整数的随机样本,其中62个是唯一的
from random import randint
x = [randint(0,100) for _ in xrange(100)]
In [131]: len(set(x))
Out[131]: 62
这是测量结果
In [129]: %timeit list(OrderedDict.fromkeys(x))
10000 loops, best of 3: 86.4 us per loop
In [130]: %timeit ordered_set(x)
100000 loops, best of 3: 15.1 us per loop
如果把set从解中移除会发生什么?
def ordered_set(inlist):
out_list = []
for val in inlist:
if not val in out_list:
out_list.append(val)
return out_list
结果并不像OrderedDict那样糟糕,但仍然是原始解决方案的3倍多
In [136]: %timeit ordered_set(x)
10000 loops, best of 3: 52.6 us per loop
我用纯python函数做到了这一点。当您的项目值是JSON时,这是有效的。
[i for n, i in enumerate(items) if i not in items[n + 1 :]]
如果你不关心顺序,想要一些不同于上面建议的python方式(也就是说,它可以在面试中使用),那么:
def remove_dup(arr):
size = len(arr)
j = 0 # To store index of next unique element
for i in range(0, size-1):
# If current element is not equal
# to next element then store that
# current element
if(arr[i] != arr[i+1]):
arr[j] = arr[i]
j+=1
arr[j] = arr[size-1] # Store the last element as whether it is unique or repeated, it hasn't stored previously
return arr[0:j+1]
if __name__ == '__main__':
arr = [10, 10, 1, 1, 1, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 9]
print(remove_dup(sorted(arr)))
时间复杂度:O(n)
辅助空间:O(n)
参考:http://www.geeksforgeeks.org/remove-duplicates-sorted-array/
在这个答案中,将有两个部分:两个唯一的解,和一个特定解的速度图。
删除重复项
这些答案大多只删除可哈希的重复项,但这个问题并不意味着它不需要可哈希项,这意味着我将提供一些不需要可哈希项的解决方案。
集合。Counter是标准库中的一个功能强大的工具,可以完美地实现这一点。只有另一种解决方案里面有Counter。然而,该解决方案也仅限于可哈希键。
为了在Counter中允许不可哈希键,我创建了一个Container类,它将尝试获取对象的默认哈希函数,但如果失败,它将尝试其标识函数。它还定义了一个eq和一个散列方法。这应该足以在我们的解决方案中允许不可散列项。不可哈希对象将被视为可哈希对象。但是,这个哈希函数对不可哈希对象使用identity,这意味着两个相等的不可哈希对象将不起作用。我建议您重写它,并将其更改为使用等效可变类型的哈希(例如,如果my_list是一个列表,则使用hash(tuple(my_list))。
我也得到了两个解。另一个解决方案是保持条目的顺序,使用OrderedDict和Counter的子类,命名为'OrderedCounter'。下面是函数:
from collections import OrderedDict, Counter
class Container:
def __init__(self, obj):
self.obj = obj
def __eq__(self, obj):
return self.obj == obj
def __hash__(self):
try:
return hash(self.obj)
except:
return id(self.obj)
class OrderedCounter(Counter, OrderedDict):
'Counter that remembers the order elements are first encountered'
def __repr__(self):
return '%s(%r)' % (self.__class__.__name__, OrderedDict(self))
def __reduce__(self):
return self.__class__, (OrderedDict(self),)
def remd(sequence):
cnt = Counter()
for x in sequence:
cnt[Container(x)] += 1
return [item.obj for item in cnt]
def oremd(sequence):
cnt = OrderedCounter()
for x in sequence:
cnt[Container(x)] += 1
return [item.obj for item in cnt]
Remd为非有序排序,oremd为有序排序。你可以清楚地看出哪个更快,但我还是会解释的。非有序排序稍微快一些,因为它不存储条目的顺序。
现在,我还想展示每个答案的速度比较。我现在就做。
哪个函数是最快的?
为了去除重复,我从几个答案中收集了10个函数。我计算了每个函数的速度,并使用matplotlib.pyplot将其放入一个图形中。
我把它分成三轮画图。hashable是任何可以哈希的对象,unhashable是任何不能哈希的对象。有序序列是保持有序的序列,无序序列不保持有序。现在,这里有更多的术语:
Unordered Hashable适用于任何删除重复项的方法,它不一定要保持顺序。它不需要为不可hashables工作,但它可以。
Ordered Hashable适用于任何保持列表中元素顺序的方法,但它不一定适用于unhashables,但它可以。
Ordered Unhashable是任何保持列表中项目顺序的方法,适用于unhashables。
y轴是花费的秒数。
x轴是函数作用的数字。
我用以下理解为无序哈希和有序哈希生成序列:[list(range(x)) + list(range(x)) for x in range(0,1000,10)]
对于有序的不可哈希对象:[[list(range(y)) + list(range(y)) For y in range(x)] For x in range(0,1000,10)]
请注意,在范围内有一个步骤,因为如果没有它,这将花费10倍的时间。也因为在我个人看来,我认为它可能看起来更容易阅读。
还要注意,图例上的键是我试图猜测的函数实现中最重要的部分。至于哪个功能是最好的还是最差的呢?图表说明了一切。
解决了这个问题,下面是图表。
无序Hashables
(放大)
命令Hashables
(放大)
命令Unhashables
(放大)
推荐文章
- 证书验证失败:无法获得本地颁发者证书
- 当使用pip3安装包时,“Python中的ssl模块不可用”
- 无法切换Python与pyenv
- Python if not == vs if !=
- 如何从scikit-learn决策树中提取决策规则?
- 为什么在Mac OS X v10.9 (Mavericks)的终端中apt-get功能不起作用?
- 将旋转的xtick标签与各自的xtick对齐
- 为什么元组可以包含可变项?
- 如何合并字典的字典?
- 如何创建类属性?
- 不区分大小写的“in”
- 在Python中获取迭代器中的元素个数
- 解析日期字符串并更改格式
- 使用try和。Python中的if
- 如何在Python中获得所有直接子目录