我需要验证一个列表是否是另一个列表的子集-布尔返回是我所寻求的。

在交叉路口后的小列表上测试相等性是最快的方法吗?考虑到需要比较的数据集的数量,性能是极其重要的。

在讨论的基础上补充进一步的事实:

对于许多测试,这两个列表是否都是相同的?其中一个是静态查找表。 需要是一个列表吗?它不是——静态查找表可以是任何性能最好的表。动态的是一个字典,我们从中提取键来执行静态查找。

在这种情况下,最佳解决方案是什么?


当前回答

one = [1, 2, 3]
two = [9, 8, 5, 3, 2, 1]

all(x in two for x in one)

解释:生成器通过遍历列表1检查该项是否在列表2中来创建布尔值。all()如果每一项都为真则返回True,否则返回False。

还有一个好处是,所有元素都在缺失元素的第一个实例上返回False,而不必处理每个元素。

其他回答

另一种解决方案是使用十字路口。

one = [1, 2, 3]
two = [9, 8, 5, 3, 2, 1]

set(one).intersection(set(two)) == set(one)

集合的交点包含集合1

(OR)

one = [1, 2, 3]
two = [9, 8, 5, 3, 2, 1]

set(one) & (set(two)) == set(one)

使用set.issubset

例子:

a = {1,2}
b = {1,2,3}
a.issubset(b) # True
a = {1,2,4}
b = {1,2,3}
a.issubset(b) # False

Python为此提供的性能函数是set. is子集。然而,它确实有一些限制,不清楚它是否能回答你的问题。

一个列表可以多次包含项目,并具有特定的顺序。而一组则不是。此外,set只适用于可哈希对象。

您是在询问子集还是子序列(这意味着您将需要字符串搜索算法)?对于许多测试,这两个列表是否都是相同的?列表中包含哪些数据类型?就此而言,它需要是一个列表吗?

你的另一篇文章交叉了字典和列表,使类型更清晰,并建议使用字典键视图来实现类似于集合的功能。在这种情况下,它是可以工作的,因为字典键的行为类似于集合(以至于在Python中有集合之前,我们使用字典)。人们不禁要问,为什么这个问题在三个小时内变得不那么具体了。

假设项是可哈希的

>>> from collections import Counter
>>> not Counter([1, 2]) - Counter([1])
False
>>> not Counter([1, 2]) - Counter([1, 2])
True
>>> not Counter([1, 2, 2]) - Counter([1, 2])
False

如果你不关心重复的项目。[1,2, 2]和[1,2],然后使用:

>>> set([1, 2, 2]).issubset([1, 2])
True

在交叉路口后的小列表上测试相等性是最快的方法吗?

. is子集将是最快的方法。在测试子集之前检查长度不会提高速度,因为你仍然有O(N + M)个条目要遍历和检查。

大多数解决方案都认为列表没有副本。如果你的列表确实有重复,你可以试试这个:

def isSubList(subList,mlist):
    uniqueElements=set(subList)
    for e in uniqueElements:
        if subList.count(e) > mlist.count(e):
            return False     
    # It is sublist
    return True

它确保子列表的元素永远不会与list不同,或者公共元素的数量更多。

lst=[1,2,2,3,4]
sl1=[2,2,3]
sl2=[2,2,2]
sl3=[2,5]

print(isSubList(sl1,lst)) # True
print(isSubList(sl2,lst)) # False
print(isSubList(sl3,lst)) # False

如果你在问一个列表是否“包含”在另一个列表中,那么:

>>>if listA in listB: return True

如果你想知道listA中的每个元素在listB中是否有相等数量的匹配元素,试试:

all(True if listA.count(item) <= listB.count(item) else False for item in listA)