list1=[123,324523,5432,311,23]
list2=[2343254,34234,234,322123,123,234,23]
common=[]
def common_elements(list1,list2):
    for x in range(0,len(list1)):
        if list1[x] in list2:
            common.append(list1[x])
            
common_elements(list1,list2)
print(common)

这里有一些解决方案是在O(l1+l2)不计算重复项目，而缓慢的解决方案(至少O(l1*l2)，但可能更昂贵)确实考虑重复项目。

所以我想我应该添加一个O(l1*log(l1)+l2*(log(l2))解。如果列表已经排序，这尤其有用。

def common_elems_with_repeats(first_list, second_list):
    first_list = sorted(first_list)
    second_list = sorted(second_list)
    marker_first = 0
    marker_second = 0
    common = []
    while marker_first < len(first_list) and marker_second < len(second_list):
        if(first_list[marker_first] == second_list[marker_second]):
            common.append(first_list[marker_first])
            marker_first +=1
            marker_second +=1
        elif first_list[marker_first] > second_list[marker_second]:
            marker_second += 1
        else:
            marker_first += 1
    return common

另一个更快的解决方案包括从list1创建一个item->计数映射，并遍历list2，同时更新映射和计数。不需要排序。需要额外的内存，但技术上是O(l1+l2)

你可以使用numpy来解决这个问题:

import numpy as np

list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
list2 = [3, 5, 7, 9]

common_elements = np.intersect1d(list1, list2)
print(common_elements)

Common_elements将是numpy数组:[3 5]。

我比较了每个答案提到的每一种方法。目前，我使用python 3.6.3来实现这个功能。这是我使用的代码:

import time
import random
from decimal import Decimal


def method1():
    common_elements = [x for x in li1_temp if x in li2_temp]
     print(len(common_elements))


def method2():
    common_elements = (x for x in li1_temp if x in li2_temp)
    print(len(list(common_elements)))


def method3():
    common_elements = set(li1_temp) & set(li2_temp)
    print(len(common_elements))


def method4():
    common_elements = set(li1_temp).intersection(li2_temp)
    print(len(common_elements))


if __name__ == "__main__":
    li1 = []
    li2 = []
    for i in range(100000):
        li1.append(random.randint(0, 10000))
        li2.append(random.randint(0, 10000))

    li1_temp = list(set(li1))
    li2_temp = list(set(li2))

    methods = [method1, method2, method3, method4]
    for m in methods:
        start = time.perf_counter()
        m()
        end = time.perf_counter()
        print(Decimal((end - start)))

如果你运行这段代码，你可以看到如果你使用列表或生成器(如果你迭代生成器，而不是仅仅使用它)。当我强迫生成器打印它的长度时，我这样做了)，你会得到几乎相同的性能。但是如果你使用set，你会得到更好的性能。如果你使用交叉方法你会得到更好的性能。在我的电脑中，每种方法的结果如下:

method1: 0.8150673999999999974619413478649221360683441 method2: 0.8329545000000001531148541289439890533685684 method3: 0.0016547000000000089414697868051007390022277 method4: 0.0010262999999999244948867271887138485908508

使用发电机:

common = (x for x in list1 if x in list2)

这样做的好处是，即使在使用庞大的列表或其他庞大的可迭代对象时，它也会在常数时间内(几乎立即)返回生成器。

例如,

list1 =  list(range(0,10000000))
list2=list(range(1000,20000000))
common = (x for x in list1 if x in list2)

对于list1和list2的这些值，这里的所有其他答案都将花费很长时间。

然后，您可以用

for i in common: print(i)

集合是另一种解法

a = [3,2,4]
b = [2,3,5]
set(a)&set(b)
{2, 3}