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
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/
其他回答
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)
也有使用Pandas和Numpy的解决方案。它们都返回numpy数组,所以如果你想要一个列表,你必须使用.tolist()函数。
t=['a','a','b','b','b','c','c','c']
t2= ['c','c','b','b','b','a','a','a']
熊猫的解决方案
唯一使用Pandas函数():
import pandas as pd
pd.unique(t).tolist()
>>>['a','b','c']
pd.unique(t2).tolist()
>>>['c','b','a']
Numpy解决方案
使用numpy函数unique()。
import numpy as np
np.unique(t).tolist()
>>>['a','b','c']
np.unique(t2).tolist()
>>>['a','b','c']
注意,numpy.unique()也对值进行排序。所以列表t2是有序返回的。如果你想保留顺序,可以这样回答:
_, idx = np.unique(t2, return_index=True)
t2[np.sort(idx)].tolist()
>>>['c','b','a']
与其他解决方案相比,该解决方案并不那么优雅,但是,与pandas.unique()相比,numpy.unique()还允许您检查嵌套数组在选定的轴上是否唯一。
这个人关心的是没有太多麻烦的订单(OrderdDict & others)。可能不是最python化的方式,也不是最短的方式,但却达到了目的:
def remove_duplicates(item_list):
''' Removes duplicate items from a list '''
singles_list = []
for element in item_list:
if element not in singles_list:
singles_list.append(element)
return singles_list
一个更好的方法是,
import pandas as pd
myList = [1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
cleanList = pd.Series(myList).drop_duplicates().tolist()
print(cleanList)
#> [1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]
秩序得以维持。
有许多其他的答案提出了不同的方法,但它们都是批处理操作,其中一些会抛弃原始的顺序。这可能是可以的,这取决于你需要什么,但如果你想在每个值的第一个实例的顺序上迭代值,并且你想要立即删除重复的值而不是一次性删除,你可以使用这个生成器:
def uniqify(iterable):
seen = set()
for item in iterable:
if item not in seen:
seen.add(item)
yield item
这将返回一个生成器/迭代器,因此您可以在任何可以使用迭代器的地方使用它。
for unique_item in uniqify([1, 2, 3, 4, 3, 2, 4, 5, 6, 7, 6, 8, 8]):
print(unique_item, end=' ')
print()
输出:
1 2 3 4 5 6 7 8
如果你想要一个列表,你可以这样做:
unique_list = list(uniqify([1, 2, 3, 4, 3, 2, 4, 5, 6, 7, 6, 8, 8]))
print(unique_list)
输出:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
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