Question

所以在Python 2中你可以使用像

这样的东西

>>> items = [[1, 2], [3], [3], 4, 'a', 'b', 'a']
>>> from itertools import groupby
>>> [k for k, g in groupby(sorted(items))]
[4, [1, 2], [3], 'a', 'b']

在O(N log N)时间内效果很好。然而，Python 3感叹TypeError: unorderable types: int() < list()。那么在Python 3中实现它的最佳方法是什么？（我知道最好是一个主观的术语，但实际上根据Python应该有一种方法）

编辑：它不必使用排序，但我猜这将是最好的方式

Answer 1

在2.x中，两个无法比较的内置类型的值按类型排序。除了在解释器的一次运行期间它将保持一致时，不定义类型的顺序。因此，2 < [2]可能是真或假，但始终是真还是假。

在3.x中，无法比较的内置类型的值是无法比拟的 - 这意味着如果您尝试比较它们，它们会引发TypeError。所以，2 < [2]是一个错误。并且，至少从3.3开始，类型本身甚至不具有可比性。但是，如果您想要重现的只是2.x行为，那么它们的id绝对可以比较，并且在解释器运行期间是一致的。所以：

sorted(items, key=lambda x: (id(type(x)), x))

对于您的用例，这就是您所需要的一切。

然而，这与2.x所做的完全不同，因为这意味着，例如，1.5 < 2可能是False（因为float＆gt; { {1}}）。如果要复制确切的行为，则需要编写首先尝试比较值的键函数，然后在int上回退以比较类型。

这是少数几种情况之一，旧式TypeError函数比新式cmp函数更容易阅读，所以让我们写一个，然后使用{{ 3}}在它上面：

key

这仍然不能保证2.x给出的两个不同类型的值之间的顺序相同，但由于2.x没有定义任何这样的顺序（只是它在一次运行中是一致的），所以没有办法它可以。

然而，还有一个真正的缺陷：如果你定义一个对象没有完全排序的类，它们最终会排序相同，我不确定这是2.x会做的同样的事情。那种情况。

Answer 2

让我们退后一步。

您想要统一集合。

如果值是可清除的，则使用O（N）set解决方案。但他们不是。如果您可以提出某种哈希函数，则可以等效地使用dict myhash(value): value。如果您的用例确实“只有可缓存的值和平坦的list可散列值”，则可以try hash执行此操作，然后再回到hash(tuple()) }。但总的来说，这不会起作用。

如果它们是完全有序的，您将使用O（N log N）sorted解决方案（或等效的，基于树的解决方案或类似方法）。如果您可以提出某种完整排序功能，则可以将key传递给sorted函数。我认为这将适用于您的用例（因此我的另一个答案）。但是，如果没有，那么O（N log N）解决方案就不会起作用了。

如果它们都不是，你可以回到O（N ** 2）线性搜索解决方案：

unique = []
for value in items:
    if value not in unique:
        unique.append(value)

如果找不到某种方法来定义值的完整排序或散列函数，那么这是你能做到的最好的。

在Python 3中找到独特的不可导出的不可排序类型的最佳方法是什么

2 个答案: