


Quelle méthode est la plus efficace pour détecter les éléments partagés dans les listes Python ?
Détection efficace des éléments partagés dans les listes Python
Python fournit des solutions élégantes pour comparer les listes et identifier si elles partagent des éléments communs. Voici les approches les plus efficaces :
1. Utilisation de la méthode 'not set(a).isdisjoint(b)'
Cette méthode, qui utilise des ensembles pour représenter les listes, est particulièrement rapide et recommandée dans la plupart des situations. Les ensembles en Python possèdent un mécanisme de hachage, rendant les recherches ultra-rapides (O(1)).
2. Utilisation d'expressions génératrices
Les expressions génératrices, telles que « any(i in a for i in b) », offrent une solution itérative particulièrement efficace lors de la recherche dans des listes triées. Cependant, cette approche est moins optimisée pour les listes non ordonnées.
3. L'approche hybride : convertir une liste en un ensemble
Cette méthode consiste à convertir une liste en un ensemble, puis à vérifier l'appartenance à cet ensemble. Cela peut être bénéfique lorsqu'une liste est nettement plus petite que l'autre.
4. Ensembles intersectés avec 'bool(set(a) & set(b))'
Bien que théoriquement viable, cette approche entraîne une surcharge supplémentaire en raison de la nécessité de créer de nouveaux ensembles intermédiaires.
Considérations sur les performances
Les performances de ces méthodes varient en fonction de facteurs tels que la taille de la liste, la distribution des données et la disponibilité des éléments partagés. Voici un synopsis :
- Petites listes (moins de 10 éléments) :not set(a).isdisjoint(b) règne en maître.
- Grandes listes triées (avec une forte probabilité d'éléments partagés) : Les expressions génératrices excellent.
- Listes sans éléments partagés : not set(a).isdisjoint(b) et bool (set(a) & set(b)) surclassent les autres méthodes.
Conclusion
En résumé, pas set(a).isdisjoint(b ) est l'option la plus efficace pour un usage général, offrant des performances exceptionnelles quelle que soit la taille de la liste ou la distribution des données. Pour des scénarios spécifiques, tels que l'utilisation de grandes listes triées, les expressions génératrices peuvent offrir un léger avantage.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Comment enseigner les bases de la programmation novice en informatique dans les 10 heures? Si vous n'avez que 10 heures pour enseigner à l'informatique novice des connaissances en programmation, que choisissez-vous d'enseigner ...

Comment éviter d'être détecté lors de l'utilisation de FiddlereVerywhere pour les lectures d'homme dans le milieu lorsque vous utilisez FiddlereVerywhere ...

Chargement des fichiers de cornichons dans Python 3.6 Rapport de l'environnement Erreur: modulenotFoundError: NomoduLenamed ...

Comment résoudre le problème de la segmentation des mots jieba dans l'analyse des commentaires pittoresques? Lorsque nous effectuons des commentaires et des analyses pittoresques, nous utilisons souvent l'outil de segmentation des mots jieba pour traiter le texte ...


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Version crackée d'EditPlus en chinois
Petite taille, coloration syntaxique, ne prend pas en charge la fonction d'invite de code

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

Listes Sec
SecLists est le compagnon ultime du testeur de sécurité. Il s'agit d'une collection de différents types de listes fréquemment utilisées lors des évaluations de sécurité, le tout en un seul endroit. SecLists contribue à rendre les tests de sécurité plus efficaces et productifs en fournissant facilement toutes les listes dont un testeur de sécurité pourrait avoir besoin. Les types de listes incluent les noms d'utilisateur, les mots de passe, les URL, les charges utiles floues, les modèles de données sensibles, les shells Web, etc. Le testeur peut simplement extraire ce référentiel sur une nouvelle machine de test et il aura accès à tous les types de listes dont il a besoin.

MinGW - GNU minimaliste pour Windows
Ce projet est en cours de migration vers osdn.net/projects/mingw, vous pouvez continuer à nous suivre là-bas. MinGW : un port Windows natif de GNU Compiler Collection (GCC), des bibliothèques d'importation et des fichiers d'en-tête librement distribuables pour la création d'applications Windows natives ; inclut des extensions du runtime MSVC pour prendre en charge la fonctionnalité C99. Tous les logiciels MinGW peuvent fonctionner sur les plates-formes Windows 64 bits.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Puissant environnement de développement intégré PHP