Я хочу взять два списка и найти значения, которые появляются в обоих.
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [9, 8, 7, 6, 5]
returnMatches(a, b)
вернется [5]
, например.
Я хочу взять два списка и найти значения, которые появляются в обоих.
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [9, 8, 7, 6, 5]
returnMatches(a, b)
вернется [5]
, например.
Ответы:
Не самый эффективный, но самый очевидный способ сделать это:
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = [9, 8, 7, 6, 5]
>>> set(a) & set(b)
{5}
если порядок значительный, вы можете сделать это с помощью списков:
>>> [i for i, j in zip(a, b) if i == j]
[5]
(работает только для списков одинакового размера, что подразумевает значимость порядка).
&
) или set(a).intersection(b)
будет таким же быстрым или быстрым, чем понимание списка.
set(a) & set(b)
?
Используйте set.intersection () , это быстро и читабельно.
>>> set(a).intersection(b)
set([5])
bool(set(a).intersection(b))
для True
илиFalse
difference
или union
.
.intersection()
против &
?
Быстрый тест производительности, показывающий решение Лутца, является лучшим:
import time
def speed_test(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
t1 = time.time()
for x in xrange(5000):
results = func(*args, **kwargs)
t2 = time.time()
print '%s took %0.3f ms' % (func.func_name, (t2-t1)*1000.0)
return results
return wrapper
@speed_test
def compare_bitwise(x, y):
set_x = frozenset(x)
set_y = frozenset(y)
return set_x & set_y
@speed_test
def compare_listcomp(x, y):
return [i for i, j in zip(x, y) if i == j]
@speed_test
def compare_intersect(x, y):
return frozenset(x).intersection(y)
# Comparing short lists
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [9, 8, 7, 6, 5]
compare_bitwise(a, b)
compare_listcomp(a, b)
compare_intersect(a, b)
# Comparing longer lists
import random
a = random.sample(xrange(100000), 10000)
b = random.sample(xrange(100000), 10000)
compare_bitwise(a, b)
compare_listcomp(a, b)
compare_intersect(a, b)
Вот результаты на моей машине:
# Short list:
compare_bitwise took 10.145 ms
compare_listcomp took 11.157 ms
compare_intersect took 7.461 ms
# Long list:
compare_bitwise took 11203.709 ms
compare_listcomp took 17361.736 ms
compare_intersect took 6833.768 ms
Очевидно, что любой искусственный тест производительности следует проводить с небольшим количеством соли, но, поскольку set().intersection()
ответ по крайней мере так же быстр, как и другие решения, а также наиболее читаемый, он должен быть стандартным решением для этой распространенной проблемы.
set
из существующего list
ничего не удалит из оригинала list
. Если вы хотите, чтобы специальная логика обрабатывала дубликаты в списке, я думаю, вам нужно задать новый вопрос, потому что ответ должен быть конкретным для того, как вы хотите обрабатывать дубликаты.
Я предпочитаю ответы на основе набора, но вот тот, который работает в любом случае
[x for x in a if x in b]
Самый простой способ сделать это - использовать наборы :
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = [9, 8, 7, 6, 5]
>>> set(a) & set(b)
set([5])
Быстрый способ:
list(set(a).intersection(set(b)))
>>> s = ['a','b','c']
>>> f = ['a','b','d','c']
>>> ss= set(s)
>>> fs =set(f)
>>> print ss.intersection(fs)
**set(['a', 'c', 'b'])**
>>> print ss.union(fs)
**set(['a', 'c', 'b', 'd'])**
>>> print ss.union(fs) - ss.intersection(fs)
**set(['d'])**
Хотите дубликаты? Если нет, то, возможно, вам следует использовать наборы вместо:
>>> set([1, 2, 3, 4, 5]).intersection(set([9, 8, 7, 6, 5]))
set([5])
еще один более функциональный способ проверить равенство списка для списка 1 (lst1) и списка 2 (lst2), где объекты имеют глубину один и который сохраняет порядок:
all(i == j for i, j in zip(lst1, lst2))
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [9, 8, 7, 6, 5]
lista =set(a)
listb =set(b)
print listb.intersection(lista)
returnMatches = set(['5']) #output
print " ".join(str(return) for return in returnMatches ) # remove the set()
5 #final output
Ты можешь использовать:
a = [1, 3, 4, 5, 9, 6, 7, 8]
b = [1, 7, 0, 9]
same_values = set(a) & set(b)
print same_values
Вывод:
set([1, 7, 9])
Если вы хотите логическое значение:
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = [9, 8, 7, 6, 5]
>>> set(b) == set(a) & set(b) and set(a) == set(a) & set(b)
False
>>> a = [3,1,2]
>>> b = [1,2,3]
>>> set(b) == set(a) & set(b) and set(a) == set(a) & set(b)
True
Следующее решение работает для любого порядка элементов списка, а также поддерживает оба списка разной длины.
import numpy as np
def getMatches(a, b):
matches = []
unique_a = np.unique(a)
unique_b = np.unique(b)
for a in unique_a:
for b in unique_b:
if a == b:
matches.append(a)
return matches
print(getMatches([1, 2, 3, 4, 5], [9, 8, 7, 6, 5, 9])) # displays [5]
print(getMatches([1, 2, 3], [3, 4, 5, 1])) # displays [1, 3]
np.intersect1d(list1, list2)
you can | for set union and & for set intersection.
for example:
set1={1,2,3}
set2={3,4,5}
print(set1&set2)
output=3
set1={1,2,3}
set2={3,4,5}
print(set1|set2)
output=1,2,3,4,5
curly braces in the answer.
&
оператора на множестве уже ответ SilentGhost в принятом ответе