从较大的集合中创建一个集合:

_auxset = set(a)

然后,

c = [x for x in b if x in _auxset]

会做你想做的(保留b的顺序，而不是a的顺序——不一定能同时保留两者)，而且动作要快。(使用a中的if x作为列表理解中的条件也可以工作，并且避免了构建_auxset的需要，但不幸的是，对于相当长的列表，它会慢得多)。

如果你想对结果进行排序，而不是保持列表的顺序，一个更整洁的方法可能是:

c = sorted(set(a).intersection(b))

这是一个示例，当您需要在结果中的每个元素出现的次数应该与它在两个数组中显示的次数相同。

def intersection(nums1, nums2):
    #example:
    #nums1 = [1,2,2,1]
    #nums2 = [2,2]
    #output = [2,2]
    #find first 2 and remove from target, continue iterating

    target, iterate = [nums1, nums2] if len(nums2) >= len(nums1) else [nums2, nums1] #iterate will look into target

    if len(target) == 0:
            return []

    i = 0
    store = []
    while i < len(iterate):

         element = iterate[i]

         if element in target:
               store.append(element)
               target.remove(element)

         i += 1


    return store

如果布尔与是指同时出现在两个列表中的项，例如交集，那么你应该看看Python的set和frozenset类型。

你也可以使用计数器!它不会保留顺序，但会考虑副本:

>>> from collections import Counter
>>> a = [1,2,3,4,5]
>>> b = [1,3,5,6]
>>> d1, d2 = Counter(a), Counter(b)
>>> c = [n for n in d1.keys() & d2.keys() for _ in range(min(d1[n], d2[n]))]
>>> print(c)
[1,3,5]

这里的大多数解决方案都不考虑列表中元素的顺序，而是将列表视为集合。另一方面，如果希望找到两个列表中包含的一个最长子序列，则可以尝试以下代码。

def intersect(a, b):
    if a == [] or b == []: 
        return []
    inter_1 = intersect(a[1:], b)
    if a[0] in b:
        idx = b.index(a[0])
        inter_2 = [a[0]] + intersect(a[1:], b[idx+1:])        
        if len(inter_1) <= len(inter_2):
            return inter_2
    return inter_1

对于a=[1,2,3]和b=[3,1,4,2]，返回[1,2]而不是[1,2,3]。注意，这样的子序列不是唯一的，因为[1]，[2]，[3]都是a=[1,2,3]和b=[3,2,1]的解。

如果你将两个列表中较大的一个转换为一个集合，你可以使用intersection()获得该集合与任何可迭代对象的交集:

a = [1,2,3,4,5]
b = [1,3,5,6]
set(a).intersection(b)