Python에서 한 목록의 요소가 다른 목록의 요소와 겹치는지 어떻게 확인합니까?
Python에서 목록 중복 테스트
소개
Python에서 한 목록의 요소가 다른 목록에 있는지 확인하는 것은 다양한 데이터 조작 작업에 필수적입니다. 이 문서에서는 이러한 중복을 테스트하고 효율성을 평가하며 모범 사례를 제공하는 다양한 방법을 살펴봅니다.
접근 방식
1. 생성기 표현식
<code class="python">any(i in a for i in b)</code>
이 메서드는 한 목록을 반복하고 다른 목록의 멤버십을 확인하여 일치하는 항목이 있으면 True를 반환합니다. 시간 복잡도는 O(n)이며, 여기서 n은 더 큰 목록의 길이입니다.
2. 교차점 설정
<code class="python">bool(set(a) & set(b))</code>
이 접근 방식은 두 목록을 모두 집합으로 변환하고 교차점을 찾습니다. 교차점이 비어 있지 않으면 True를 반환합니다. 이에 대한 최악의 시간 복잡도는 O(n·m)이며, 여기서 n과 m은 목록의 길이입니다.
3. 하이브리드 집합 교차
<code class="python">a = set(a) any(i in a for i in b)</code>
이 방법은 한 목록만 집합으로 변환하고 다른 목록을 반복하여 집합 멤버십을 확인합니다. 중간 집합 생성을 방지하여 기존 집합 교차보다 속도가 빠릅니다.
4. Isdisjoint 방법
<code class="python">not set(a).isdisjoint(b)</code>
이 접근 방식은 고정 집합의 isdisjoint 방법을 사용하여 공통 요소가 있는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 결과는 False입니다. 그렇지 않으면 True입니다.
효율성 비교
최악의 경우:
- 생성기 표현: O(n)
- 집합 교집합: O(n·m)
- 하이브리드 집합 교집합: O(n·m)
- Isdisjoint 방법: O(1)
대부분의 경우 isdisjoint 메서드는 상수 시간 집합 멤버십 검사의 이점을 누리므로 가장 빠릅니다.
생성기 표현식의 최상의 사례:
- 목록의 처음 몇 요소가 중복. 이 경우 생성기 표현식은 True를 신속하게 반환할 수 있습니다.
고려할 요소:
- 목록 크기
- 분포 목록 내의 요소
- 공유 요소의 빈도
모범 사례
- 작은 목록(< 10개 요소)의 경우 isdisjoint 방법을 사용하세요.
- 목록 구조가 예측 가능한 경우(예: 정렬) 생성기 표현식이 더 빠를 수 있습니다.
- 목록 간에 상당한 크기 차이가 있는 경우 다음과 같이 더 작은 목록과 함께 isdisjoint 메서드를 사용하세요. 첫 번째 인수.
- 공유 요소가 거의 없거나 전혀 없는 목록의 경우 일반적으로 isdisjoint 방법이 더 효율적입니다.
위 내용은 Python에서 한 목록의 요소가 다른 목록의 요소와 겹치는지 어떻게 확인합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

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Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
