另一个解决方案是使用切片，它也适用于字符串和其他可枚举的东西。

def has_duplicates(x):
    for idx, item in enumerate(x):
        if item in x[(idx + 1):]:
            return True
    return False


>>> has_duplicates(["a", "b", "c"])
False
>>> has_duplicates(["a", "b", "b", "c"])
True
>>> has_duplicates("abc")
False
>>> has_duplicates("abbc")
True

我最近回答了一个相关的问题，使用生成器在一个列表中建立所有的副本。它的优点是，如果只是用来确定“是否有重复”，那么你只需要获取第一项，其余的可以忽略，这是终极捷径。

这是一个有趣的基于集合的方法，我直接改编自moooeeeep:

def getDupes(l):
    seen = set()
    seen_add = seen.add
    for x in l:
        if x in seen or seen_add(x):
            yield x

因此，完整的dupes列表将是list(getDupes(etc))。为了简单地测试“是否”存在欺骗，它应该被包装如下:

def hasDupes(l):
    try:
        if getDupes(l).next(): return True    # Found a dupe
    except StopIteration:
        pass
    return False

这可以很好地扩展，并且在列表中提供一致的操作时间——我测试了多达1m个条目的列表。如果您对数据有所了解，特别是，被欺骗者可能会在前半段出现，或者其他让您偏离需求的事情，比如需要获得实际的被欺骗者，那么有几个真正的替代dupe定位器可能会表现更好。我推荐的两个是……

简单的基于字典的方法，非常易读:

def getDupes(c):
    d = {}
    for i in c:
        if i in d:
            if d[i]:
                yield i
                d[i] = False
        else:
            d[i] = True

利用itertools(本质上是一个过滤器/izip/tee)在排序列表上，如果你得到所有的dupes，非常有效，但没有那么快得到第一个:

def getDupes(c):
    a, b = itertools.tee(sorted(c))
    next(b, None)
    r = None
    for k, g in itertools.ifilter(lambda x: x[0]==x[1], itertools.izip(a, b)):
        if k != r:
            yield k
            r = k

这些是我为完整的欺骗列表所尝试的方法中表现最好的，第一次欺骗发生在1m元素列表中从开始到中间的任何地方。令人惊讶的是，排序步骤增加的开销很少。你的里程可能会有所不同，但以下是我的具体计时结果:

Finding FIRST duplicate, single dupe places "n" elements in to 1m element array

Test set len change :        50 -  . . . . .  -- 0.002
Test in dict        :        50 -  . . . . .  -- 0.002
Test in set         :        50 -  . . . . .  -- 0.002
Test sort/adjacent  :        50 -  . . . . .  -- 0.023
Test sort/groupby   :        50 -  . . . . .  -- 0.026
Test sort/zip       :        50 -  . . . . .  -- 1.102
Test sort/izip      :        50 -  . . . . .  -- 0.035
Test sort/tee/izip  :        50 -  . . . . .  -- 0.024
Test moooeeeep      :        50 -  . . . . .  -- 0.001 *
Test iter*/sorted   :        50 -  . . . . .  -- 0.027

Test set len change :      5000 -  . . . . .  -- 0.017
Test in dict        :      5000 -  . . . . .  -- 0.003 *
Test in set         :      5000 -  . . . . .  -- 0.004
Test sort/adjacent  :      5000 -  . . . . .  -- 0.031
Test sort/groupby   :      5000 -  . . . . .  -- 0.035
Test sort/zip       :      5000 -  . . . . .  -- 1.080
Test sort/izip      :      5000 -  . . . . .  -- 0.043
Test sort/tee/izip  :      5000 -  . . . . .  -- 0.031
Test moooeeeep      :      5000 -  . . . . .  -- 0.003 *
Test iter*/sorted   :      5000 -  . . . . .  -- 0.031

Test set len change :     50000 -  . . . . .  -- 0.035
Test in dict        :     50000 -  . . . . .  -- 0.023
Test in set         :     50000 -  . . . . .  -- 0.023
Test sort/adjacent  :     50000 -  . . . . .  -- 0.036
Test sort/groupby   :     50000 -  . . . . .  -- 0.134
Test sort/zip       :     50000 -  . . . . .  -- 1.121
Test sort/izip      :     50000 -  . . . . .  -- 0.054
Test sort/tee/izip  :     50000 -  . . . . .  -- 0.045
Test moooeeeep      :     50000 -  . . . . .  -- 0.019 *
Test iter*/sorted   :     50000 -  . . . . .  -- 0.055

Test set len change :    500000 -  . . . . .  -- 0.249
Test in dict        :    500000 -  . . . . .  -- 0.145
Test in set         :    500000 -  . . . . .  -- 0.165
Test sort/adjacent  :    500000 -  . . . . .  -- 0.139
Test sort/groupby   :    500000 -  . . . . .  -- 1.138
Test sort/zip       :    500000 -  . . . . .  -- 1.159
Test sort/izip      :    500000 -  . . . . .  -- 0.126
Test sort/tee/izip  :    500000 -  . . . . .  -- 0.120 *
Test moooeeeep      :    500000 -  . . . . .  -- 0.131
Test iter*/sorted   :    500000 -  . . . . .  -- 0.157

这是老问题了，但这里的答案让我找到了一个略有不同的解决方案。如果您准备滥用推导式，您可能会以这种方式短路。

xs = [1, 2, 1]
s = set()
any(x in s or s.add(x) for x in xs)
# You can use a similar approach to actually retrieve the duplicates.
s = set()
duplicates = set(x for x in xs if x in s or s.add(x))

如果您喜欢函数式编程风格，这里有一个有用的函数，使用doctest自文档和测试代码。

def decompose(a_list):
    """Turns a list into a set of all elements and a set of duplicated elements.

    Returns a pair of sets. The first one contains elements
    that are found at least once in the list. The second one
    contains elements that appear more than once.

    >>> decompose([1,2,3,5,3,2,6])
    (set([1, 2, 3, 5, 6]), set([2, 3]))
    """
    return reduce(
        lambda (u, d), o : (u.union([o]), d.union(u.intersection([o]))),
        a_list,
        (set(), set()))

if __name__ == "__main__":
    import doctest
    doctest.testmod()

从这里你可以通过检查返回对的第二个元素是否为空来测试唯一性:

def is_set(l):
    """Test if there is no duplicate element in l.

    >>> is_set([1,2,3])
    True
    >>> is_set([1,2,1])
    False
    >>> is_set([])
    True
    """
    return not decompose(l)[1]

注意，这并不有效，因为您是显式地构造分解。但是在使用reduce的过程中，你可以得到一些等价的(但效率稍低)答案5:

def is_set(l):
    try:
        def func(s, o):
            if o in s:
                raise Exception
            return s.union([o])
        reduce(func, l, set())
        return True
    except:
        return False

我发现这是最好的性能，因为当它发现第一个复制时，它会短路操作，那么这个算法的时间和空间复杂度为O(n)，其中n是列表的长度:

def has_duplicated_elements(iterable):
    """ Given an `iterable`, return True if there are duplicated entries. """
    clean_elements_set = set()
    clean_elements_set_add = clean_elements_set.add

    for possible_duplicate_element in iterable:

        if possible_duplicate_element in clean_elements_set:
            return True

        else:
            clean_elements_set_add( possible_duplicate_element )

    return False

我认为比较这里提出的不同解决方案的时间是有用的。为此，我使用了我自己的库simple_benchmark:

在这种情况下Denis Otkidach的方法是最快的。

一些方法还显示出更陡峭的曲线，这些方法是用元素数量缩放二次的方法(Alex Martellis的第一个解，wjandrea和Xavier Decorets的两个解)。同样重要的是，来自Keiku的熊猫解决方案有一个非常大的常数因子。但对于更大的列表，它几乎赶上了其他的解。

如果副本在第一个位置。这对于查看哪些解决方案短路很有用:

这里有几种方法不会短路:Kaiku、Frank、Xavier_Decoret(第一个解决方案)、Turn、Alex Martelli(第一个解决方案)和Denis Otkidach提出的方法(在无重复情况下最快)。

我在这里包含了我自己库中的一个函数:iteration_utilities。All_distinct，它可以在无重复的情况下与最快的解决方案竞争，并且在开始时有重复的情况下以常数时间执行(尽管不是最快的)。

基准测试代码:

from collections import Counter
from functools import reduce

import pandas as pd
from simple_benchmark import BenchmarkBuilder
from iteration_utilities import all_distinct

b = BenchmarkBuilder()

@b.add_function()
def Keiku(l):
    return pd.Series(l).duplicated().sum() > 0

@b.add_function()
def Frank(num_list):
    unique = []
    dupes = []
    for i in num_list:
        if i not in unique:
            unique.append(i)
        else:
            dupes.append(i)
    if len(dupes) != 0:
        return False
    else:
        return True

@b.add_function()
def wjandrea(iterable):
    seen = []
    for x in iterable:
        if x in seen:
            return True
        seen.append(x)
    return False

@b.add_function()
def user(iterable):
    clean_elements_set = set()
    clean_elements_set_add = clean_elements_set.add

    for possible_duplicate_element in iterable:

        if possible_duplicate_element in clean_elements_set:
            return True

        else:
            clean_elements_set_add( possible_duplicate_element )

    return False

@b.add_function()
def Turn(l):
    return Counter(l).most_common()[0][1] > 1

def getDupes(l):
    seen = set()
    seen_add = seen.add
    for x in l:
        if x in seen or seen_add(x):
            yield x

@b.add_function()          
def F1Rumors(l):
    try:
        if next(getDupes(l)): return True    # Found a dupe
    except StopIteration:
        pass
    return False

def decompose(a_list):
    return reduce(
        lambda u, o : (u[0].union([o]), u[1].union(u[0].intersection([o]))),
        a_list,
        (set(), set()))

@b.add_function()
def Xavier_Decoret_1(l):
    return not decompose(l)[1]

@b.add_function()
def Xavier_Decoret_2(l):
    try:
        def func(s, o):
            if o in s:
                raise Exception
            return s.union([o])
        reduce(func, l, set())
        return True
    except:
        return False

@b.add_function()
def pyrospade(xs):
    s = set()
    return any(x in s or s.add(x) for x in xs)

@b.add_function()
def Alex_Martelli_1(thelist):
    return any(thelist.count(x) > 1 for x in thelist)

@b.add_function()
def Alex_Martelli_2(thelist):
    seen = set()
    for x in thelist:
        if x in seen: return True
        seen.add(x)
    return False

@b.add_function()
def Denis_Otkidach(your_list):
    return len(your_list) != len(set(your_list))

@b.add_function()
def MSeifert04(l):
    return not all_distinct(l)

关于论点:

# No duplicate run
@b.add_arguments('list size')
def arguments():
    for exp in range(2, 14):
        size = 2**exp
        yield size, list(range(size))

# Duplicate at beginning run
@b.add_arguments('list size')
def arguments():
    for exp in range(2, 14):
        size = 2**exp
        yield size, [0, *list(range(size)]

# Running and plotting
r = b.run()
r.plot()