


Bagaimanakah Saya Semak jika Elemen dari Satu Senarai Bertindih dengan Yang Lain dalam Python?
Senarai Pengujian Bertindih dalam Python
Pengenalan
Dalam Python, menentukan sama ada unsur daripada satu senarai wujud dalam senarai yang lain adalah penting untuk pelbagai tugas manipulasi data. Artikel ini meneroka kaedah yang berbeza untuk menguji pertindihan ini, menilai kecekapannya dan menyediakan amalan terbaik.
Pendekatan
1. Ungkapan Penjana
<code class="python">any(i in a for i in b)</code>
Kaedah ini berulang melalui satu senarai dan menyemak keahlian dalam senarai yang lain, mengembalikan Benar jika padanan ditemui. Kerumitan masanya ialah O(n), dengan n ialah panjang senarai yang lebih besar.
2. Set Intersection
<code class="python">bool(set(a) & set(b))</code>
Pendekatan ini menukarkan kedua-dua senarai kepada set dan mencari persilangannya. Jika persimpangan tidak kosong, ia mengembalikan True. Kerumitan masa terburuk untuk ini ialah O(n m), dengan n dan m ialah panjang senarai.
3. Persimpangan Set Hibrid
<code class="python">a = set(a) any(i in a for i in b)</code>
Kaedah ini menukarkan hanya satu senarai kepada set dan berulang melalui satu lagi, menyemak keahlian set. Ia mengelakkan penciptaan set perantara, menjadikannya lebih pantas daripada persimpangan set tradisional.
4. Kaedah Isdisjoint
<code class="python">not set(a).isdisjoint(b)</code>
Pendekatan ini menggunakan kaedah isdisjoint set beku untuk menentukan sama ada set tersebut mempunyai sebarang elemen sepunya. Jika mereka tidak berbuat demikian, hasilnya adalah Palsu; jika tidak, ia adalah Benar.
Perbandingan Kecekapan
Kes Terburuk:
- Ungkapan penjana: O(n)
- Set persilangan: O(n m)
- Persilangan set hibrid: O(n m)
- Kaedah isdisjoint: O(1)
Dalam kebanyakan kes, isdisjoint kaedah adalah yang paling pantas kerana ia mendapat manfaat daripada semakan keahlian set masa tetap.
Kes Terbaik untuk Ungkapan Penjana:
- Apabila beberapa elemen pertama senarai bertindih. Dalam kes ini, ungkapan penjana boleh kembali Benar dengan cepat.
Faktor yang Perlu Dipertimbangkan:
- Saiz senarai
- Taburan elemen dalam senarai
- Kekerapan elemen dikongsi
Amalan Terbaik
- Untuk senarai kecil (< 10 elemen), gunakan kaedah isdisjoint.
- Jika struktur senarai boleh diramal (mis., diisih), ungkapan penjana mungkin lebih pantas.
- Apabila terdapat perbezaan saiz yang ketara antara senarai, gunakan kaedah isdisjoint dengan senarai yang lebih kecil sebagai hujah pertama.
- Untuk senarai dengan sedikit atau tiada elemen dikongsi, kaedah isdisjoint secara amnya lebih cekap.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Semak jika Elemen dari Satu Senarai Bertindih dengan Yang Lain dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
