


Comment vérifier si les éléments d'une liste se chevauchent avec une autre en Python ?
Test du chevauchement des listes en Python
Introduction
En Python, déterminer si des éléments d'une liste existent dans une autre est essentiel pour diverses tâches de manipulation de données. Cet article explore différentes méthodes pour tester ce chevauchement, évaluer leur efficacité et fournir les meilleures pratiques.
Approches
1. Expression génératrice
<code class="python">any(i in a for i in b)</code>
Cette méthode parcourt une liste et vérifie l'appartenance à l'autre, renvoyant True si une correspondance est trouvée. Sa complexité temporelle est O(n), où n est la longueur de la plus grande liste.
2. Définir l'intersection
<code class="python">bool(set(a) & set(b))</code>
Cette approche convertit les deux listes en ensembles et trouve leur intersection. Si l'intersection n'est pas vide, elle renvoie True. La complexité temporelle dans le pire des cas est O(n m), où n et m sont les longueurs des listes.
3. Intersection d'ensembles hybrides
<code class="python">a = set(a) any(i in a for i in b)</code>
Cette méthode convertit une seule liste en un ensemble et parcourt l'autre, vérifiant l'appartenance à l'ensemble. Il évite la création d'ensembles intermédiaires, ce qui le rend plus rapide que l'intersection d'ensembles traditionnelle.
4. Méthode Isdisjoint
<code class="python">not set(a).isdisjoint(b)</code>
Cette approche utilise la méthode isdisjoint des ensembles gelés pour déterminer s'ils ont des éléments communs. Si ce n’est pas le cas, le résultat est Faux ; sinon, c'est vrai.
Comparaison d'efficacité
Pire des cas :
- Expression du générateur : O(n)
- Ensemble d'intersection : O(n m)
- Intersection d'ensemble hybride : O(n m)
- Méthode Isdisjoint : O(1)
Dans la plupart des cas, l'isdisjoint La méthode est la plus rapide car elle bénéficie de vérifications d'adhésion définies à temps constant.
Meilleur cas pour l'expression du générateur :
- Lorsque les premiers éléments des listes chevaucher. Dans ce cas, l'expression génératrice peut renvoyer True rapidement.
Facteurs à prendre en compte :
- Taille de la liste
- Distribution de éléments dans les listes
- Fréquence des éléments partagés
Bonnes pratiques
- Pour les petites listes (< 10 éléments), utilisez la méthode isdisjoint.
- Si les structures de liste sont prévisibles (par exemple, triées), l'expression du générateur peut être plus rapide.
- Lorsqu'il existe une différence de taille significative entre les listes, utilisez la méthode isdisjoint avec la liste la plus petite comme le premier argument.
- Pour les listes avec peu ou pas d'éléments partagés, la méthode isdisjoint est généralement plus efficace.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
