更新 ：重新阅读您的问题后，您似乎正在尝试创建对等类，而不是收集键的值。如果

[[(1, 2), (3, 4), (2, 3)]]

应该成为

[(1, 2, 3, 4)]

，那么您将需要将输入解释为图形并应用连接的组件算法。您可以将数据结构转换为邻接列表表示形式，并通过广度优先或深度优先搜索遍历它，或者遍历列表并构建不相交的集合。无论哪种情况，您的代码都会突然涉及很多与图形相关的复杂性，并且很难根据输入的顺序提供任何输出顺序保证。这是一种基于广度优先搜索的算法：

import collections

# build an adjacency list representation of your input
graph = collections.defaultdict(set)
for l in ListA:
    for first, second in l:
        graph[first].add(second)
        graph[second].add(first)

# breadth-first search the graph to produce the output
output = []
marked = set() # a set of all nodes whose connected component is known
for node in graph:
    if node not in marked:
        # this node is not in any previously seen connected component
        # run a breadth-first search to determine its connected component
        frontier = set([node])
        connected_component = []
        while frontier:
            marked |= frontier
            connected_component.extend(frontier)

            # find all unmarked nodes directly connected to frontier nodes
            # they will form the new frontier
            new_frontier = set()
            for node in frontier:
                new_frontier |= graph[node] - marked
            frontier = new_frontier
        output.append(tuple(connected_component))

但是，不要只是在不理解的情况下复制它。了解它在做什么，或者编写自己的实现。您可能需要能够维持这一点。（我会使用伪代码，但是Python实际上已经和伪代码一样简单。）

如果我对您的问题的原始解释是正确的，并且您的输入是要汇总的键值对的集合，那么这是我的原始答案：

原始答案

import collections

clusterer = collections.defaultdict(list)

for l in ListA:
    for k, v in l:
        clusterer[k].append(v)

output = clusterer.values()

defaultdict(list)是一个dict，它会自动list为所有尚不存在的键创建一个作为值。循环遍历所有元组，收集与同一键匹配的所有值，然后从defaultdict创建一个（key，value_list）对的列表。

（此代码的输出并不完全符合您指定的格式，但我认为此格式更有用。如果要更改格式，那应该很简单。）