你可以对两者进行排序:

sorted(a) == sorted(b)

计数排序也可能更有效(但它要求对象是可哈希的)。

>>> from collections import Counter
>>> a = [1, 2, 3, 1, 2, 3]
>>> b = [3, 2, 1, 3, 2, 1]
>>> print (Counter(a) == Counter(b))
True

O(n): Counter()方法是最好的(如果你的对象是可哈希的):

def compare(s, t):
    return Counter(s) == Counter(t)

O(n log n): sorted()方法是次优方法(如果你的对象是可排序的):

def compare(s, t):
    return sorted(s) == sorted(t)

O(n * n):如果对象既不是可哈希的，也不是可排序的，你可以使用相等:

def compare(s, t):
    t = list(t)   # make a mutable copy
    try:
        for elem in s:
            t.remove(elem)
    except ValueError:
        return False
    return not t

让a b列出来

def ass_equal(a,b):
try:
    map(lambda x: a.pop(a.index(x)), b) # try to remove all the elements of b from a, on fail, throw exception
    if len(a) == 0: # if a is empty, means that b has removed them all
        return True 
except:
    return False # b failed to remove some items from a

不需要将它们设置为可哈希或排序。

你可以对两者进行排序:

sorted(a) == sorted(b)

计数排序也可能更有效(但它要求对象是可哈希的)。

>>> from collections import Counter
>>> a = [1, 2, 3, 1, 2, 3]
>>> b = [3, 2, 1, 3, 2, 1]
>>> print (Counter(a) == Counter(b))
True

from collections import defaultdict

def _list_eq(a: list, b: list) -> bool:
    if len(a) != len(b):
        return False
    b_set = set(b)
    a_map = defaultdict(lambda: 0)
    b_map = defaultdict(lambda: 0)
    for item1, item2 in zip(a, b):
        if item1 not in b_set:
            return False
        a_map[item1] += 1
        b_map[item2] += 1
    return a_map == b_map

如果数据高度无序，排序可能会非常慢(当项具有某种程度的有序时，timsort特别好)。对两个列表进行排序也需要对两个列表进行完全迭代。

而不是改变列表，只是分配一个集合，并做左->右成员检查，保持每个项目存在的数量:

如果两个列表的长度不一样，可以立即短路并返回False。 如果你点击了列表a中任何不在列表b中的项，你可以返回False 如果查看了所有项，则可以比较a_map和b_map的值，以确定它们是否匹配。

在许多情况下，这允许您在迭代两个列表之前就短路。

如果你知道项目总是可哈希的，你可以使用Counter()，它是O(n) 如果你知道这些项总是可排序的，你可以使用sorted()也就是O(n log n)

一般情况下，你不能依赖于排序能力，或者拥有元素，所以你需要一个像这样的后备方案，不幸的是，它是O(n²)

len(a)==len(b) and all(a.count(i)==b.count(i) for i in a)