有序集Python 2.7

如何解决有序集Python 2.7

| 我有一个尝试从中删除重复项的列表。我正在使用python 2.7.1，因此我可以简单地使用set（）函数。但是，这重新排列了我的列表。对于我的特殊情况，这是不可接受的。下面是我编写的函数；做到这一点。但是我想知道是否有更好/更快的方法。此外，对此的任何评论将不胜感激。

    def ordered_set(list_):

        newlist = []
        lastitem = None
        for item in list_:

            if item != lastitem:
                newlist.append(item)
                lastitem = item

        return newlist

上面的函数假定所有项目都不是None，并且项目按顺序排列（即[\'a \'，\'a \'，\'a \'，\'b \'，\' b \'，\'c \'，\'d \']）上面的函数返回[\'a \'，\'a \'，\'a \'，\'b \'，\'b \'，\'c \'，\'d \']作为[\ 'A B C D\']。

解决方法

使用OrderedDict：

from collections import OrderedDict

l = [\'a\',\'a\',\'b\',\'c\',\'d\']
d = OrderedDict()

for x in l:
    d[x] = True

# prints a b c d
for x in d:
    print x,print

, 另一个非常快速的set方法：

def remove_duplicates(lst):
    dset = set()
    # relies on the fact that dset.add() always returns None.
    return [item for item in lst
            if item not in dset and not dset.add(item)]

, 假设输入序列是无序的，这里是3解（在空间和时间上）。它会产生一个序列，其中删除了重复项，同时以与输入序列中出现的相对顺序相同的相对顺序保留了唯一项。

>>> def remove_dups_stable(s):
...   seen = set()
...   for i in s:
...     if i not in seen:
...       yield i
...       seen.add(i)

>>> list(remove_dups_stable([\'q\',\'w\',\'e\',\'r\',\'q\',\'y\',\'u\',\'i\',\'t\',\'p\',\'e\']))
[\'q\',\'p\']

, 我知道这已经被回答了，但是这里是一线（加上导入）：

from collections import OrderedDict
def dedupe(_list):
    return OrderedDict((item,None) for item in _list).keys()

>>> dedupe([\'q\',\'e\'])
[\'q\',\'p\']

, 我认为这完全可以。您将获得O（n）性能，这是您所希望的最佳结果。如果列表是无序的，那么您将需要一个帮手set来包含您已经访问过的物品，但是对于您而言，则没有必要。 , 如果您的列表未排序，那么您的问题就没有意义。例如[1,2,1]可能变为[1,2]或[2,1] 如果列表很大，则可能需要使用SLICE将结果写回到同一列表中以节省内存：

>>> x=[\'a\',\'d\']
>>> x[:]=[x[i] for i in range(len(x)) if i==0 or x[i]!=x[i-1]]
>>> x
[\'a\',\'d\']

有关内联删除的信息，请参见在迭代时从列表中删除项目或在迭代时从列表中删除项目，而无需在Python中使用额外的内存您可以使用的一个技巧是，如果您知道x已排序，并且知道x [i] = x [i + j]，则无需检查x [i]和x [i + j]之间的任何内容（如果您不需要删除这些j值，则可以将所需的值复制到新列表中）因此，如果集合中的所有内容都是唯一的，即您无法击败n次运算，即len（set（x））= len（x）可能存在一种算法，它的n个比较是最坏的情况，但是可以将n / 2个比较作为它的最佳情况（如果您事先知道len（x）/ len（ set（x））> 2，因为您已经生成了数据）：最佳算法可能会使用二分法搜索以分而治之的方式为每个最小值i找到最大值j。初始除法的长度可能为len（x）/近似（len（set（x）））。希望可以这样执行，即使len（x）= len（set（x））仍然只使用n个操作。 , 在中描述了unique_everseen解决方案 http://docs.python.org/2/library/itertools.html

def unique_everseen(iterable,key=None):
    \"List unique elements,preserving order. Remember all elements ever seen.\"
    # unique_everseen(\'AAAABBBCCDAABBB\') --> A B C D
    # unique_everseen(\'ABBCcAD\',str.lower) --> A B C D
    seen = set()
    seen_add = seen.add
    if key is None:
        for element in ifilterfalse(seen.__contains__,iterable):
            seen_add(element)
            yield element
    else:
        for element in iterable:
            k = key(element)
            if k not in seen:
                seen_add(k)
                yield element

, 对我来说还不错。如果您真的想使用集合，请执行以下操作：

def ordered_set (_list) :
    result = set()
    lastitem = None
    for item in _list :
        if item != lastitem :
            result.add(item)
            lastitem = item
    return sorted(tuple(result))

我不知道您将获得什么性能，应该进行测试；可能由于方法过热而相同！如果您真的像我一样偏执，请阅读以下内容： http://wiki.python.org/moin/HowTo/Sorting/ http://wiki.python.org/moin/PythonSpeed/PerformanceTips 只是想起了这个（它包含答案）： http://www.peterbe.com/plog/uniqifiers-benchmark

如何解决有序集Python 2.7

解决方法

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