例如，给定列表['one'， 'two'， 'one']，算法应该返回True，而给定['one'， 'two'， 'three']则应该返回False。
当前回答
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()
其他回答
def check_duplicates(my_list):
seen = {}
for item in my_list:
if seen.get(item):
return True
seen[item] = True
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
如果所有值都是可哈希的，使用set()删除重复项:
>>> your_list = ['one', 'two', 'one']
>>> len(your_list) != len(set(your_list))
True
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()
如果列表包含不可哈希的项，您可以使用Alex Martelli的解决方案，但使用列表而不是集合，尽管它对于较大的输入较慢:O(N^2)。
def has_duplicates(iterable):
seen = []
for x in iterable:
if x in seen:
return True
seen.append(x)
return False
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