


Bagaimana Saya Semak jika Senarai Berkongsi Sebarang Item dalam Python?
Uji sama ada Senarai Berkongsi Sebarang Item dalam Python
Pengenalan
Apabila bekerja dengan berbilang senarai dalam Python, selalunya perlu untuk menentukan sama ada sebarang elemen bertindih antara senarai tersebut. Ini berfungsi sebagai operasi asas untuk pelbagai tugas analisis dan manipulasi data.
Jawapan Ringkas
Pendekatan yang disyorkan untuk pertindihan senarai ujian dalam Python ialah menggunakan not set(a).isdisjoint(b ) ungkapan. Ia menawarkan kaedah yang cekap dan ringkas secara amnya untuk tugasan ini.
Analisis Terperinci
Kaedah 1: Tetapkan Persimpangan
<code class="python">bool(set(a) & set(b))</code>
- Penukar kedua-dua senarai kepada set, kemudian semak persimpangannya.
- Agak perlahan, terutamanya untuk senarai besar, kerana menukar kepada set menggunakan memori dan masa tambahan.
Kaedah 2: Penjana Ungkapan dengan In Operator
<code class="python">any(i in a for i in b)</code>
- Lelaran melalui satu senarai dan menyemak setiap elemen untuk keahlian dalam senarai yang lain.
- Cepat apabila elemen berada berhampiran permulaan senarai tetapi tidak cekap untuk senarai tanpa elemen kongsi atau apabila elemen kongsi berada di penghujungnya.
Kaedah 3: Hibrid (Lelaran dan Keahlian Set)
<code class="python">a = set(a); any(i in a for i in b)</code>
- Menukar satu senarai kepada set dan berulang melalui senarai lain, menyemak keahlian dalam set.
- Secara amnya lebih perlahan daripada kaedah lain.
Kaedah 4: Isdisjoint Kaedah Set
<code class="python">not set(a).isdisjoint(b)</code>
- Menggunakan kaedah isdisjoint() bagi set untuk menentukan sama ada dua set mempunyai sebarang elemen sepunya.
- Pantas dan cekap untuk kedua-dua kongsi dan berpisah senarai, terutamanya apabila senarai mempunyai saiz yang berbeza.
Perbandingan Prestasi
Ujian prestasi mendedahkan bahawa bukan set(a).isdisjoint(b) cemerlang dalam kebanyakan kes, terutamanya untuk senarai besar atau situasi di mana elemen yang dikongsi adalah jarang.
Kesimpulan
Untuk pertindihan senarai ujian dalam Python, pertimbangkan untuk menggunakan ungkapan not set(a).isdisjoint(b) kerana ia menyediakan yang boleh dipercayai, cekap, dan penyelesaian serba boleh merentas pelbagai saiz senarai dan senario.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Saya Semak jika Senarai Berkongsi Sebarang Item 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.
