给定列表a = [1,2,2,3],其子列表b = [1,2]以这样一种排序(a)==排序(b补码)的方式找到一个补全b的列表.在上面的例子中,补码将是[2,3]的列表.
使用列表解析是很诱人的:
complement = [x for x in a if x not in b]
或设置:
complement = list(set(a) - set(b))
然而,这两种方式都将返回complement = [3].
一个明显的做法是:
complement = a[:] for element in b: complement.remove(element)
但是,这种感觉非常不满意,而且不是非常棒的.我错过了一个明智的成语吗?
正如下面所指出的那样,性能是O(n ^ 2)是否有更有效的方式?
只有更多的声明性和因此的Pythonic方式才能进入我的脑海,并提高大b(和a)的性能是使用某种减法计数器:
from collections import Counter class DecrementCounter(Counter): def decrement(self,x): if self[x]: self[x] -= 1 return True return False
现在我们可以使用列表解析:
b_count = DecrementCounter(b) complement = [x for x in a if not b_count.decrement(x)]
这里我们跟踪b中的计数,对于我们查看的每个元素是否是b_count的一部分.如果确实如此,我们减少计数器并忽略该元素.否则我们将其添加到补全.请注意,只有当我们确信这样的补充存在时,这才有效.
构建补码后,可以检查补码是否存在:
not bool(+b_count)
如果这是False,那么这样的补码不能被构造(例如a = [1]和b = [1,3]).所以全面实施可能是:
b_count = DecrementCounter(b) complement = [x for x in a if not b_count.decrement(x)] if +b_count: raise ValueError('complement cannot be constructed')
如果字典查找在O(1)中运行(通常情况下,仅在极少数情况下为O(n)),则该算法运行在O(| a | | b |)中(因此,列表).而删除方法通常会在O(| a |×| b |)中运行.
总结
以上所述是小编给大家介绍的python 创建一个保留重复值的列表的补码,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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