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。

你也可以使用numpy.intersect1d(ar1, ar2)。 它返回两个数组中唯一且已排序的值。

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

应该像做梦一样工作。并且，如果可以的话，使用集合而不是列表来避免所有这些类型更改!

如果顺序不重要，你不需要担心重复，那么你可以使用set intersection:

>>> a = [1,2,3,4,5]
>>> b = [1,3,5,6]
>>> list(set(a) & set(b))
[1, 3, 5]

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)