这将保持秩序并在O(n)时间内运行。基本上，这个想法是在任何发现副本的地方创建一个洞，并将其沉到底部。使用读写指针。每当发现一个重复项时，只有读指针前进，写指针停留在重复项上覆盖它。

def deduplicate(l):
    count = {}
    (read,write) = (0,0)
    while read < len(l):
        if l[read] in count:
            read += 1
            continue
        count[l[read]] = True
        l[write] = l[read]
        read += 1
        write += 1
    return l[0:write]

你可以引用一个列表推导式，因为它是由符号'_[1]'构建的。例如，下面的函数通过引用列表推导式对元素列表进行惟一化，而不改变它们的顺序。

def unique(my_list): 
    return [x for x in my_list if x not in locals()['_[1]']]

演示:

l1 = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5]
l2 = [x for x in l1 if x not in locals()['_[1]']]
print l2

输出:

[1, 2, 3, 4, 5]

x = [1, 2, 1, 3, 1, 4]

# brute force method
arr = []
for i in x:
  if not i in arr:
    arr.insert(x[i],i)

# recursive method
tmp = []
def remove_duplicates(j=0):
    if j < len(x):
      if not x[j] in tmp:
        tmp.append(x[j])
      i = j+1  
      remove_duplicates(i)

      

remove_duplicates()

一个简单的递归解决方案:

def uniquefy_list(a):
    return uniquefy_list(a[1:]) if a[0] in a[1:] else [a[0]]+uniquefy_list(a[1:]) if len(a)>1 else [a[0]]

这里有一些替代选项:http://www.peterbe.com/plog/uniqifiers-benchmark

最快的一个:

def f7(seq):
    seen = set()
    seen_add = seen.add
    return [x for x in seq if not (x in seen or seen_add(x))]

为什么要赋值。添加到seen_add而不是只调用see . Add ?Python是一种动态语言，解析可见。每次迭代添加比解析一个局部变量代价更大。观察。Add可能会在迭代之间发生更改，而运行时还不够聪明，无法排除这种情况。为了安全起见，它必须每次检查对象。

如果您计划在同一个数据集上大量使用这个函数，那么使用一个有序集可能会更好:http://code.activestate.com/recipes/528878/

O(1)每次操作的插入、删除和成员检查。

(小额外注意:see .add()总是返回None，所以以上值只是作为一种尝试更新集合的方式，而不是逻辑测试的组成部分。)

这里有一个简单的方法:

list1 = ["hello", " ", "w", "o", "r", "l", "d"]
sorted(set(list1 ), key=list1.index)

输出如下:

["hello", " ", "w", "o", "r", "l", "d"]