


Bagaimana untuk Memeriksa Item Bertindih dengan Cekap dalam Senarai dalam Python?
Mencari Item Bertindih dalam Senarai dalam Python
Menentukan sama ada dua senarai berkongsi sebarang item biasa ialah tugas asas dalam pengaturcaraan. Walaupun pendekatan mudah wujud, mungkin terdapat cara yang lebih cekap atau idiomatik untuk mencapainya.
Pendekatan Asli
Satu kaedah melibatkan menukar senarai kepada set dan menggunakan operator persimpangan . Walau bagaimanapun, ini boleh menjadi mahal dari segi pengiraan, terutamanya untuk senarai yang besar dan memerlukan penciptaan struktur data baharu.
Alternatifnya ialah menggunakan ungkapan penjana yang berulang pada satu senarai dan menyemak keahlian dalam senarai yang lain. Ini mengelakkan daripada mencipta set tambahan tetapi masih mempunyai kerumitan masa linear yang wujud.
Pendekatan Hibrid dan Cekap
Pendekatan hibrid melibatkan menetapkan satu senarai sebagai set dan menggunakan in pengendali untuk menyemak keahlian daripada senarai lain. Ini menggabungkan kecekapan set dengan kemudahan lelaran senarai.
Pendekatan yang lebih cekap ialah memanfaatkan kaedah isdisjoint() bagi set. Ini menyemak sama ada dua set tidak mempunyai persimpangan dan mengembalikan Palsu jika mana-mana unsur biasa ditemui. Dengan menafikan keputusan, kami menentukan sama ada mana-mana item dikongsi.
Pertimbangan Prestasi
Pilihan terbaik bergantung pada konteks khusus dan ciri senarai. Secara empirik, isdisjoint() biasanya mengatasi kaedah lain untuk kebanyakan situasi.
Untuk kes di mana unsur kongsi berlaku berhampiran permulaan senarai, ungkapan penjana mungkin lebih pantas sedikit. Walau bagaimanapun, jika elemen kongsi berada di hujung atau tiada, isdisjoint() adalah jauh lebih pantas.
Untuk senarai kecil (kurang daripada 10 elemen), isdisjoint() sentiasa menjadi pilihan terbaik. Untuk senarai yang lebih besar dengan pesanan item yang boleh diramal, ungkapan penjana mungkin menawarkan sedikit kelebihan prestasi.
Pengesyoran
Dalam kebanyakan senario praktikal, disyorkan untuk menggunakan not set( a).pendekatan isdisjoint(b) untuk menyemak sama ada sebarang item dikongsi antara dua senarai. Kaedah ini memberikan prestasi yang boleh dipercayai dan sesuai untuk pelbagai kes penggunaan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memeriksa Item Bertindih dengan Cekap dalam Senarai 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.

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 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.

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.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
