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Comment supprimer les éléments en double d'une liste tout en préservant l'ordre en Python ?

Barbara Streisand
Barbara Streisandoriginal
2024-12-20 16:19:10390parcourir

How to Remove Duplicate Elements from a List While Preserving Order in Python?

Supprimer les doublons tout en préservant l'ordre dans une liste

L'un des défis courants dans la manipulation de données consiste à éliminer les éléments en double d'une liste tout en conservant le commande originale. Utiliser un ensemble pour supprimer les doublons est une approche efficace ; cependant, cela modifie l'ordre des éléments.

Idiomes intégrés ou pythoniques pour une suppression efficace des doublons

Pour résoudre ce problème, divers idiomes intégrés et pythoniques peut être utilisé pour supprimer les doublons tout en préservant l'ordre. L'une des méthodes les plus rapides est la suivante :

def f7(seq):
    seen = set()
    seen_add = seen.add
    return [x for x in seq if not (x in seen or seen_add(x))]

Cette approche consiste à créer un ensemble appelé vu pour garder une trace des éléments rencontrés. La variable saw_add est affectée à la méthode add de l'ensemble vu pour optimiser les performances en évitant les recherches répétées.

Les éléments de la séquence d'origine (seq) sont parcourus. Si un élément n'est pas encore dans l'ensemble vu, il est ajouté et il est inclus dans la liste résultante. Sinon, l'élément est considéré comme un doublon et est ignoré.

Approches alternatives

  • L'utilisation d'un ensemble ordonné (tel que collections.OrderedDict) fournit O(1 ) opérations d'insertion, de suppression et de vérification des membres, garantissant la préservation de l'ordre.
  • En utilisant une combinaison de zip et itertools.groupby est une autre approche Pythonique qui regroupe les éléments en double consécutifs et sélectionne uniquement la première instance de chaque groupe.

En comprenant ces techniques, vous pouvez supprimer efficacement les doublons des listes tout en conservant l'ordre d'origine des éléments. , permettant une manipulation efficace des données sans compromettre la précision.

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