python数组交集有效

时间:2013-08-21 15:29:54

标签: python

我不知道如何在这两个数组之间建立交叉:

a = [[125, 1], [193, 1], [288, 23]]
b = [[108, 1], [288, 1], [193, 11]]

result = [[288,24], [193, 12]]

所以交点是第一个元素,数组的第二个元素是相加的,任何想法如何有效地做到这一点?

好的,我没有解释我对高效的意思,对不起。考虑以下天真的实现:

a = [[125, 1], [193, 1], [288, 23]]
b = [[108, 1], [288, 1], [193, 11]]
result = {}
for i, j in a:
    for k, l in b:
        if i == k:
            result[i] = j + l
print result

所以我试图找到一种方法来更有效地解决我的问题,在某种程度上更加pythonic。所以这就是我需要你帮助的原因。

试试这个测试用例(我的代码也在上面):

Test Case

运行时间:28.6980509758

10 个答案:

答案 0 :(得分:4)

这些数据似乎更好地存储为字典

da = dict(a)
db = dict(b)

一旦你拥有它就可以:

result = [[k, da[k] + db[k]] for k in set(da.keys()).intersection(db.keys())]

或在python 2.7中,您也可以使用viewkeys而不是集合

result = [[k, da[k] + db[k]] for k in da.viewkeys() & db]

答案 1 :(得分:3)

result = []
ms, mb = (dict(a),dict(b)) if len(a)<len(b) else (dict(b),dict(a))
for k in ms:
  if k in mb:
    result.append([k,ms[k]+mb[k]])

答案 2 :(得分:2)

使用计数器:

c_sum = Counter()
c_len = Counter()
for elt in a:
    c_sum[elt[0]] += elt[1]
    c_len[elt[0]] += 1

for elt in b:
    c_sum[elt[0]] += elt[1]
    c_len[elt[0]] += 1

print [[k, c_sum[k]] for k, v in c_len.iteritems() if v > 1]

答案 3 :(得分:2)

你去吧

a = [[125, 1], [193, 1], [288, 23]]
b = [[108, 1], [288, 1], [193, 11]]
for e in a:
    for e2 in b:
        if e[0] == e2[0]:
            inter.append([e[0], e[1]+e2[1]])
print inter

输出

[[193, 12], [288, 24]]

答案 4 :(得分:2)

如果您还希望计算列表中的重复项目,则此解决方案有效。

from collections import defaultdict

a = [[125, 1], [193, 1], [288, 23]]
b = [[108, 1], [288, 1], [193, 11]]

d = defaultdict(int)

for value, num in a+b:
    d[value] += num
result = filter(lambda x:x[1]>1, d.items())
result = map(list, result)  # If it's important that the result be a list of lists rather than a list of tuples
print result
# [[288, 24], [193, 12]]

答案 5 :(得分:2)

首先,Python没有数组。它有列表。只是名称问题,但它可能令人困惑。这方面的单线是:

[ [ae[0],ae[1]+be[1]] for be in b for ae in a if be[0] == ae[0] ]
PS:正如你所说的“十字路口”,我认为列表是类似的(“包”,真的),并且,作为包,它们被正确标准化(即它们没有重复的元素/键)

答案 6 :(得分:2)

这是我如何接近它,假设a和b上的唯一性:

k = {} # store totals
its = {} # store intersections
for i in a + b:
    if i[0] in k:
        its[i[0]] = True
        k[i[0]] += i[1]
    else:
        k[i[0]] = i[1]
# then loop through intersections for results
result = [[i, k[i]] for i in its]

答案 7 :(得分:2)

我得到了:

from collections import defaultdict
d = defaultdict(list)
for series in a, b:
    for key, value in series:
        d[key].append(value)
result2 = [(key, sum(values)) for key, values in d.iteritems() if len(values) > 1]

在O(len(a)+ len(b))中运行,或者在我的笔记本电脑上运行约0.02秒,而在你的笔记本电脑运行18.79。我还确认它从算法中返回了与result.items()相同的结果。

答案 8 :(得分:1)

这个解决方案可能不是最快的,但它可能是最简单的实现,所以我决定发布它,为了完整性。

aa = Counter(dict(a))
bb = Counter(dict(b))
cc = aa + bb
cc
=> Counter({288: 24, 193: 12, 108: 1, 125: 1})

list(cc.items())
=> [(288, 24), (193, 12), (108, 1), (125, 1)]

如果您只需要包含公用密钥:

[ (k, cc[k]) for k in set(aa).intersection(bb) ]
=> [(288, 24), (193, 12)]

答案 9 :(得分:1)

numpy serachsorted()argsort()intersect1d()是可能的选择,可以非常快。此示例还应该处理非唯一的第一个元素问题。

>>> import numpy as np
>>> a=np.array([[125, 1], [193, 1], [288, 23]])
>>> b=np.array([[108, 1], [288, 1], [193, 11]])
>>> aT=a.T
>>> bT=b.T
>>> aS=aT[0][np.argsort(aT[0])]
>>> bS=bT[0][np.argsort(bT[0])]
>>> i=np.intersect1d(aT[0], bT[0])
>>> cT=np.hstack((aT[:,np.searchsorted(aS, i)], bT[:,np.searchsorted(bS, i)]))
>>> [[item,np.sum(cT[1,np.argwhere(cT[0]==item).flatten()])] for item in i]
[[193, 12], [288, 24]] #not quite happy about this, can someone comes up with a vectorized way of doing it?