Python - 大列表效率[重复]

Question

我有一个函数unique(a)，它接受一个数字列表a，并且只返回每个值中的一个。同时，它维护列表的顺序。我还有一个函数big_list(n)，它生成len(n) 的列表。

我反转列表方向的原因是，在删除值时，它会将它们从原始列表的后面删除，只是为了使修改后的列表在与原始列表进行比较时更加干净和可读。

当我创建的列表长度相对较小时，该函数可以工作，但是当我获得更大的长度时，例如 1,000,000 为 ex，执行时间需要 FOREVER。

如果有人可以帮助我加快我的功能，那就太好了！

仅供参考：我需要在函数的某处使用一个集合来完成我正在处理的任务。我仍然需要从后面删除列表项。

提前致谢！

def big_list(n) :
    # Create a list of n 'random' values in the range [-n/2,n/2]
    return [ randrange(-n//2, n//2) for i in range(n) ]

def unique(a) :
    a = a[::-1]
    b = set(a)
    for i in b :
        while a.count(i) != 1 :
            a.remove(i)
            a.count(i)
    a = a[::-1]
    return a

Answer 1

您的算法在移动元素时做了很多额外的工作。考虑：

def unique(a):
    b = set()
    r = []
    for x in a:
        if x not in b:
            r.append(x)
            b.insert(x)
    return r

Answer 2

每次调用a.count(i) 时，它都会遍历整个列表以计算出现次数。这是一个 O(n) 操作，您一遍又一遍地重复。当您考虑到外部 for i in b: 循环的 O(n) 运行时间时，整体算法复杂度为 O(n²)。

while 循环内有第二个不必要的 a.count(i) 也无济于事。那个电话除了浪费时间什么都没做。

这整个问题可以在 O(n) 时间内完成。您最好的选择是完全避免list.count()，并弄清楚如何循环列表并自己计算元素。如果你很聪明，你可以一次完成所有事情，不需要嵌套循环（或隐式嵌套循环）。

Answer 3

您可以在this address 找到“独特”功能的全面基准。我个人最喜欢的是

def unique(seq):
    # Order preserving
    seen = set()
    return [x for x in seq if x not in seen and not seen.add(x)]

因为它是最快的并且可以保持顺序，同时巧妙地使用集合。我认为是 f7，它在 cmets 中给出。