一个更简单的解决方案如下。只需用pandas . replicated()方法检查True/False，然后取sum。请参阅pandas. series . replicated - pandas 0.24.1文档

import pandas as pd

def has_duplicated(l):
    return pd.Series(l).duplicated().sum() > 0

print(has_duplicated(['one', 'two', 'one']))
# True
print(has_duplicated(['one', 'two', 'three']))
# False

仅推荐用于短列表:

any(thelist.count(x) > 1 for x in thelist)

不要在一个很长的列表上使用——它所花费的时间与列表中项目数量的平方成正比!

对于具有可哈希项(字符串，数字和c)的较长列表:

def anydup(thelist):
  seen = set()
  for x in thelist:
    if x in seen: return True
    seen.add(x)
  return False

如果你的项目是不可哈希的(子列表，字典等)，它会变得更加复杂，尽管它仍然有可能得到O(N logN)，如果它们至少具有可比性。但你需要知道或测试项目的特征(可哈希与否，可比性与否)，以获得最佳性能——可哈希对象为O(N)，不可哈希对象为O(N log N)，否则就会变成O(N平方)，没有人能做什么:-(。

my_list = ['one', 'two', 'one']

duplicates = []

for value in my_list:
  if my_list.count(value) > 1:
    if value not in duplicates:
      duplicates.append(value)

print(duplicates) //["one"]

如果所有值都是可哈希的，使用set()删除重复项:

>>> your_list = ['one', 'two', 'one']
>>> len(your_list) != len(set(your_list))
True

def check_duplicates(my_list):
    seen = {}
    for item in my_list:
        if seen.get(item):
            return True
        seen[item] = True
    return False

我发现这是最好的性能，因为当它发现第一个复制时，它会短路操作，那么这个算法的时间和空间复杂度为O(n)，其中n是列表的长度:

def has_duplicated_elements(iterable):
    """ Given an `iterable`, return True if there are duplicated entries. """
    clean_elements_set = set()
    clean_elements_set_add = clean_elements_set.add

    for possible_duplicate_element in iterable:

        if possible_duplicate_element in clean_elements_set:
            return True

        else:
            clean_elements_set_add( possible_duplicate_element )

    return False