如何最好地编写Python函数(check_list)以有效测试元素(x)是否至少出现在n列表(l)中几次?
check_list
x
n
l
我的第一个想法是:
def check_list(l, x, n): return l.count(x) >= n
但是,一旦x发现n次数,它就不会短路,并且始终为O(n)。
造成短路的简单方法是:
def check_list(l, x, n): count = 0 for item in l: if item == x: count += 1 if count == n: return True return False
我也有一个带有发电机的更紧凑的短路解决方案:
def check_list(l, x, n): gen = (1 for item in l if item == x) return all(next(gen,0) for i in range(n))
还有其他好的解决方案吗?什么是最有效的方法?
谢谢
而不会造成额外的开销用的设置的range对象,并使用all具有测试 感实性 每一个项目,你可以使用itertools.islice推动发电机n提前步骤,然后返回 下一个 切片项目,如果切片存在或默认False,如果不:
range
all
itertools.islice
False
from itertools import islice def check_list(lst, x, n): gen = (True for i in lst if i==x) return next(islice(gen, n-1, None), False)
注意like list.count,itertools.islice也以C速度运行。这具有处理非列表的可迭代对象的额外优势。
list.count
一些时间:
In [1]: from itertools import islice In [2]: from random import randrange In [3]: lst = [randrange(1,10) for i in range(100000)] In [5]: %%timeit # using list.index ....: check_list(lst, 5, 1000) ....: 1000 loops, best of 3: 736 µs per loop In [7]: %%timeit # islice ....: check_list(lst, 5, 1000) ....: 1000 loops, best of 3: 662 µs per loop In [9]: %%timeit # using list.index ....: check_list(lst, 5, 10000) ....: 100 loops, best of 3: 7.6 ms per loop In [11]: %%timeit # islice ....: check_list(lst, 5, 10000) ....: 100 loops, best of 3: 6.7 ms per loop