Python でリストが項目を共有しているかどうかを確認する方法: ベスト プラクティスとパフォーマンスの比較
Python でリストが項目を共有しているかどうかをテストする
Python 開発者は、2 つのリストに重複する要素が含まれているかどうかを確認する必要があることがよくあります。ネストされたループを使用する単純なアプローチも存在しますが、より効率的な Python メソッドも利用できます。
一般的なアプローチ:
- 交差の設定:両方のリストをセットに変換し、それらの共通部分をチェックします。平均すると O(n m) ですが、セットの作成が必要で、ハッシュ衝突が発生する可能性があります。
- ジェネレーター式: 一方のリストを反復処理しながら、もう一方のリストのメンバーシップをテストします。先頭付近に共有要素があるリストの場合は効率的です。
- ハイブリッド アプローチ: 1 つのリストをセットに変換し、そのリスト内のメンバーシップをテストします。セットとジェネレーター式の利点を組み合わせます。
- isdisjoint() メソッド: 2 つのセット (リストから作成された) に素の要素があるかどうかを確認します。小さなリストや共有要素が先頭にある場合に最適です。
パフォーマンス分析:
これらのメソッドのパフォーマンスは、リストのサイズと共有要素の場所。
ベスト アプローチ:
ほとんどの場合、特にリストが小さい場合、速度と効率の点から isdisjoint() メソッドの使用をお勧めします。または共有要素が先頭にあります。ただし、ジェネレーター式は、先頭近くに共有要素がある大きなリストの方がパフォーマンスが向上する可能性があります。
以上がPython でリストが項目を共有しているかどうかを確認する方法: ベスト プラクティスとパフォーマンスの比較の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。
