Jak znaleźć przecięcie listy?

a = [1,2,3,4,5]
b = [1,3,5,6]
c = a and b
print c

rzeczywista wydajność: [1,3,5,6] oczekiwana wydajność:[1,3,5]

Jak możemy uzyskać operację logiczną AND (przecięcie listy) na dwóch listach?

Jeśli kolejność nie jest ważna i nie musisz się martwić o duplikaty, możesz użyć ustawienia skrzyżowania:

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

Używanie wyrażeń listowych jest dla mnie dość oczywiste. Nie jestem pewien co do wydajności, ale przynajmniej rzeczy pozostają listami.

[x for x in a if x in b]

Lub „wszystkie wartości x, które są w A, jeśli wartość X jest w B”.

Jeśli przekształcisz większą z dwóch list w zestaw, możesz uzyskać skrzyżowanie tego zestawu z dowolnym iterowalnym przy użyciu intersection():

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

Zrób zestaw z większego:

_auxset = set(a)

Następnie,

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

zrobi to, co chcesz (zachowując bporządek, a nie a- niekoniecznie zachowa oba ) i zrobi to szybko . (Używanie if x in ajako warunku w zrozumieniu listy również działałoby i pozwalało uniknąć konieczności budowania _auxset, ale niestety w przypadku list o znacznej długości byłoby to znacznie wolniejsze).

Jeśli chcesz posortować wynik, a nie zachowywać kolejność list, jeszcze lepszym sposobem może być:

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

Oto trochę kodu Python 2 / Python 3, który generuje informacje o taktowaniu zarówno dla metod opartych na listach, jak i na zestawach, służących do znalezienia przecięcia dwóch list.

Algorytmy rozumienia czystej listy to O (n ^ 2), ponieważ inna liście jest wyszukiwanie liniowe. Algorytmy oparte na zestawie to O (n), ponieważ wyszukiwanie zestawu to O (1), a tworzenie zestawu to O (n) (a konwersja zestawu na listę to także O (n)). Tak więc dla wystarczająco dużego n algorytmy oparte na zestawie są szybsze, ale w przypadku małych n nakłady związane z tworzeniem zestawu powodują, że są one wolniejsze niż algorytmy kompresji z czystej listy.

#!/usr/bin/env python

''' Time list- vs set-based list intersection
    See http://stackoverflow.com/q/3697432/4014959
    Written by PM 2Ring 2015.10.16
'''

from __future__ import print_function, division
from timeit import Timer

setup = 'from __main__ import a, b'
cmd_lista = '[u for u in a if u in b]'
cmd_listb = '[u for u in b if u in a]'

cmd_lcsa = 'sa=set(a);[u for u in b if u in sa]'

cmd_seta = 'list(set(a).intersection(b))'
cmd_setb = 'list(set(b).intersection(a))'

reps = 3
loops = 50000

def do_timing(heading, cmd, setup):
    t = Timer(cmd, setup)
    r = t.repeat(reps, loops)
    r.sort()
    print(heading, r)
    return r[0]

m = 10
nums = list(range(6 * m))

for n in range(1, m + 1):
    a = nums[:6*n:2]
    b = nums[:6*n:3]
    print('\nn =', n, len(a), len(b))
    #print('\nn = %d\n%s %d\n%s %d' % (n, a, len(a), b, len(b)))
    la = do_timing('lista', cmd_lista, setup) 
    lb = do_timing('listb', cmd_listb, setup) 
    lc = do_timing('lcsa ', cmd_lcsa, setup)
    sa = do_timing('seta ', cmd_seta, setup)
    sb = do_timing('setb ', cmd_setb, setup)
    print(la/sa, lb/sa, lc/sa, la/sb, lb/sb, lc/sb)

wynik

n = 1 3 2
lista [0.082171916961669922, 0.082588911056518555, 0.0898590087890625]
listb [0.069530963897705078, 0.070394992828369141, 0.075379848480224609]
lcsa  [0.11858987808227539, 0.1188349723815918, 0.12825107574462891]
seta  [0.26900982856750488, 0.26902294158935547, 0.27298116683959961]
setb  [0.27218389511108398, 0.27459001541137695, 0.34307217597961426]
0.305460649521 0.258469975867 0.440838458259 0.301898526833 0.255455833892 0.435697630214

n = 2 6 4
lista [0.15915989875793457, 0.16000485420227051, 0.16551494598388672]
listb [0.13000702857971191, 0.13060092926025391, 0.13543915748596191]
lcsa  [0.18650484085083008, 0.18742108345031738, 0.19513416290283203]
seta  [0.33592700958251953, 0.34001994132995605, 0.34146714210510254]
setb  [0.29436492919921875, 0.2953648567199707, 0.30039691925048828]
0.473793098554 0.387009751735 0.555194537893 0.540689066428 0.441652573672 0.633583767462

n = 3 9 6
lista [0.27657914161682129, 0.28098297119140625, 0.28311991691589355]
listb [0.21585917472839355, 0.21679902076721191, 0.22272896766662598]
lcsa  [0.22559309005737305, 0.2271728515625, 0.2323150634765625]
seta  [0.36382699012756348, 0.36453008651733398, 0.36750602722167969]
setb  [0.34979605674743652, 0.35533690452575684, 0.36164689064025879]
0.760194128313 0.59330170819 0.62005595016 0.790686848184 0.61710008036 0.644927481902

n = 4 12 8
lista [0.39616990089416504, 0.39746403694152832, 0.41129183769226074]
listb [0.33485794067382812, 0.33914685249328613, 0.37850618362426758]
lcsa  [0.27405810356140137, 0.2745978832244873, 0.28249192237854004]
seta  [0.39211201667785645, 0.39234519004821777, 0.39317893981933594]
setb  [0.36988520622253418, 0.37011313438415527, 0.37571001052856445]
1.01034878821 0.85398540833 0.698928091731 1.07106176249 0.905302334456 0.740927452493

n = 5 15 10
lista [0.56792402267456055, 0.57422614097595215, 0.57740211486816406]
listb [0.47309303283691406, 0.47619009017944336, 0.47628307342529297]
lcsa  [0.32805585861206055, 0.32813096046447754, 0.3349759578704834]
seta  [0.40036201477050781, 0.40322518348693848, 0.40548801422119141]
setb  [0.39103078842163086, 0.39722800254821777, 0.43811702728271484]
1.41852623806 1.18166313332 0.819398061028 1.45237674242 1.20986133789 0.838951479847

n = 6 18 12
lista [0.77897095680236816, 0.78187918663024902, 0.78467702865600586]
listb [0.629547119140625, 0.63210701942443848, 0.63321495056152344]
lcsa  [0.36563992500305176, 0.36638498306274414, 0.38175487518310547]
seta  [0.46695613861083984, 0.46992206573486328, 0.47583580017089844]
setb  [0.47616910934448242, 0.47661614418029785, 0.4850609302520752]
1.66818870637 1.34819326075 0.783028414812 1.63591241329 1.32210827369 0.767878297495

n = 7 21 14
lista [0.9703209400177002, 0.9734041690826416, 1.0182771682739258]
listb [0.82394003868103027, 0.82625699043273926, 0.82796716690063477]
lcsa  [0.40975093841552734, 0.41210508346557617, 0.42286920547485352]
seta  [0.5086359977722168, 0.50968098640441895, 0.51014018058776855]
setb  [0.48688101768493652, 0.4879908561706543, 0.49204087257385254]
1.90769222837 1.61990115188 0.805587768483 1.99293236904 1.69228211566 0.841583309951

n = 8 24 16
lista [1.204819917678833, 1.2206029891967773, 1.258256196975708]
listb [1.014998197555542, 1.0206191539764404, 1.0343101024627686]
lcsa  [0.50966787338256836, 0.51018595695495605, 0.51319599151611328]
seta  [0.50310111045837402, 0.50556015968322754, 0.51335406303405762]
setb  [0.51472997665405273, 0.51948785781860352, 0.52113485336303711]
2.39478683834 2.01748351664 1.01305257092 2.34068341135 1.97190418975 0.990165516871

n = 9 27 18
lista [1.511646032333374, 1.5133969783782959, 1.5639569759368896]
listb [1.2461750507354736, 1.254518985748291, 1.2613379955291748]
lcsa  [0.5565330982208252, 0.56119203567504883, 0.56451296806335449]
seta  [0.5966339111328125, 0.60275578498840332, 0.64791703224182129]
setb  [0.54694414138793945, 0.5508568286895752, 0.55375313758850098]
2.53362406013 2.08867620074 0.932788243907 2.76380331728 2.27843203069 1.01753187594

n = 10 30 20
lista [1.7777848243713379, 2.1453688144683838, 2.4085969924926758]
listb [1.5070111751556396, 1.5202279090881348, 1.5779800415039062]
lcsa  [0.5954139232635498, 0.59703707695007324, 0.60746097564697266]
seta  [0.61563014984130859, 0.62125110626220703, 0.62354087829589844]
setb  [0.56723213195800781, 0.57257509231567383, 0.57460403442382812]
2.88774814689 2.44791645689 0.967161734066 3.13413984189 2.6567803378 1.04968299523

Wygenerowano przy użyciu jednordzeniowego komputera 2GHz z 2 GB pamięci RAM z uruchomionym Pythonem 2.6.6 w systemie Linux Debian (z Firefoxem działającym w tle).

Liczby te są jedynie orientacyjnymi wskazówkami, ponieważ na rzeczywiste prędkości różnych algorytmów wpływa w różny sposób proporcja elementów znajdujących się na obu listach źródeł.

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

Powinien działać jak sen. I jeśli możesz, używaj zestawów zamiast list, aby uniknąć zmiany tego typu!

Funkcjonalny sposób można osiągnąć za pomocą filteri lambdaoperatora.

list1 = [1,2,3,4,5,6]

list2 = [2,4,6,9,10]

>>> list(filter(lambda x:x in list1, list2))

[2, 4, 6]

Edycja: Filtruje x, który istnieje zarówno na list1, jak i na liście, ustawioną różnicę można również osiągnąć za pomocą:

>>> list(filter(lambda x:x not in list1, list2))
[9,10]

Edycja2: python3 filterzwraca obiekt filtru, hermetyzując go, listzwraca listę wyników.

Jest to przykład, kiedy potrzebujesz Każdy element w wyniku powinien pojawić się tyle razy, ile pokazuje w obu tablicach.

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

Może być późno, ale pomyślałem, że powinienem podzielić się tym przypadkiem, w którym musisz to zrobić ręcznie (pokaż działanie - haha) LUB gdy potrzebujesz, aby wszystkie elementy pojawiały się tyle razy, ile to możliwe, lub gdy potrzebujesz, aby były unikalne .

Uprzejmie informujemy, że zostały również napisane testy.

    from nose.tools import assert_equal

    '''
    Given two lists, print out the list of overlapping elements
    '''

    def overlap(l_a, l_b):
        '''
        compare the two lists l_a and l_b and return the overlapping
        elements (intersecting) between the two
        '''

        #edge case is when they are the same lists
        if l_a == l_b:
            return [] #no overlapping elements

        output = []

        if len(l_a) == len(l_b):
            for i in range(l_a): #same length so either one applies
                if l_a[i] in l_b:
                    output.append(l_a[i])

            #found all by now
            #return output #if repetition does not matter
            return list(set(output))

        else:
            #find the smallest and largest lists and go with that
            sm = l_a if len(l_a)  len(l_b) else l_b

            for i in range(len(sm)):
                if sm[i] in lg:
                    output.append(sm[i])

            #return output #if repetition does not matter
            return list(set(output))

    ## Test the Above Implementation

    a = [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
    b = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]
    exp = [1, 2, 3, 5, 8, 13]

    c = [4, 4, 5, 6]
    d = [5, 7, 4, 8 ,6 ] #assuming it is not ordered
    exp2 = [4, 5, 6]

    class TestOverlap(object):

        def test(self, sol):
            t = sol(a, b)
            assert_equal(t, exp)
            print('Comparing the two lists produces')
            print(t)

            t = sol(c, d)
            assert_equal(t, exp2)
            print('Comparing the two lists produces')
            print(t)

            print('All Tests Passed!!')

    t = TestOverlap()
    t.test(overlap)

Jeśli przez Boolean AND masz na myśli elementy, które pojawiają się na obu listach, np. Skrzyżowanie, powinieneś spojrzeć na Pythona seti frozensettypy.

Możesz także użyć licznika! Nie zachowuje kolejności, ale weźmie pod uwagę duplikaty:

>>> 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]