我想取列表x和y的差值:
>>> x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> y = [1, 3, 5, 7, 9]
>>> x - y
# should return [0, 2, 4, 6, 8]
我想取列表x和y的差值:
>>> x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> y = [1, 3, 5, 7, 9]
>>> x - y
# should return [0, 2, 4, 6, 8]
当前回答
@aaronasterling提供的答案看起来不错,但是,它与列表的默认接口不兼容:x = MyList(1,2,3,4) vs x = MyList([1,2,3,4])。因此,下面的代码可以用作更友好的python列表:
class MyList(list):
def __init__(self, *args):
super(MyList, self).__init__(*args)
def __sub__(self, other):
return self.__class__([item for item in self if item not in other])
例子:
x = MyList([1, 2, 3, 4])
y = MyList([2, 5, 2])
z = x - y
其他回答
def listsubtraction(parent,child):
answer=[]
for element in parent:
if element not in child:
answer.append(element)
return answer
我认为这应该可行。我是初学者,所以请原谅我的错误
@aaronasterling提供的答案看起来不错,但是,它与列表的默认接口不兼容:x = MyList(1,2,3,4) vs x = MyList([1,2,3,4])。因此,下面的代码可以用作更友好的python列表:
class MyList(list):
def __init__(self, *args):
super(MyList, self).__init__(*args)
def __sub__(self, other):
return self.__class__([item for item in self if item not in other])
例子:
x = MyList([1, 2, 3, 4])
y = MyList([2, 5, 2])
z = x - y
使用集合差
>>> z = list(set(x) - set(y))
>>> z
[0, 8, 2, 4, 6]
或者你可以让x和y是集合所以你不需要做任何转换。
这是一个“集合减法”操作。使用设定的数据结构。
在Python 2.7中:
x = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,0}
y = {1,3,5,7,9}
print x - y
输出:
>>> print x - y
set([0, 8, 2, 4, 6])
对于许多用例,您想要的答案是:
ys = set(y)
[item for item in x if item not in ys]
这是aaronasterling的答案和quantumSoup的答案的混合。
Aaronasterling的版本对x中的每个元素进行len(y)项比较,因此需要二次型时间。量子汤的版本使用集合,所以它对x中的每个元素执行一个常量时间集合查找,但是,因为它将x和y都转换为集合,所以它失去了元素的顺序。
通过只将y转换为一个集合,并按顺序迭代x,您可以获得两者的最佳效果——线性时间和有序保存
然而,这仍然存在一个问题:它要求你的元素是可哈希的。这是集合的本质。**如果你试图,例如,从另一个字典列表中减去一个字典列表,但要减去的列表很大,你会怎么做?
如果你能以某种方式装饰你的值使它们是可哈希的,这就解决了问题。例如,对于一个值本身是可哈希的平面字典:
ys = {tuple(item.items()) for item in y}
[item for item in x if tuple(item.items()) not in ys]
如果你的类型有点复杂(例如,你经常处理json兼容的值,它们是可哈希的,或者列表或字典,它们的值递归是相同的类型),你仍然可以使用这个解决方案。但是有些类型就是不能转换成任何可哈希的类型。
如果你的项目不是,也不能是可哈希的,但它们具有可比性,你至少可以通过排序和使用平分得到对数线性时间(O(N*log M),这比列表解的O(N*M)时间好得多,但不如集合解的O(N+M)时间好:
ys = sorted(y)
def bisect_contains(seq, item):
index = bisect.bisect(seq, item)
return index < len(seq) and seq[index] == item
[item for item in x if bisect_contains(ys, item)]
如果你的项目既不是可哈希的也不是可比较的,那么你就只能用二次解了。
*请注意,您也可以通过使用一对OrderedSet对象来实现这一点,您可以为此找到食谱和第三方模块。但我认为这样更简单。
**设置查找是常量时间的原因是,它所要做的就是散列值,并查看是否有该散列的条目。如果它不能散列值,这将不起作用。