我有2个列表列表x(100万个元素)和y(0.1百万个元素),并希望得到z = x-y。 每个列表由每个4个元素的子列表组成,每个子元素的第一个元素被排序。第一个元素严格增加,不存在重复。 现在我使用列表理解来做到这一点,大约需要6.5小时才能运行它。我想知道什么是最有效的方法,记住我的最终结果也应该是列表。
其次,由于我的所有第一个元素都已排序,我认为进行二分搜索会更好。 二元搜索的想法 - 例如,我有2个大小x = 30和y = 10的列表 我循环遍历y的元素,并使用二进制搜索将每个子列表的第一个元素与x中元素的元素进行比较,当我找到从x列表中删除子列表的匹配项时。 所以预期的输出列表应该包含20个元素。但是我写的代码给了我23(它没有删除最后三个匹配),我不知道它有什么问题。 下面是代码:
def intersection(x,y):
temp=x[:]
for i in range(len(y)):
l=0
h=len(x)-1
while l<h:
mid=l+((h-l)/2)
if y[i][0]==temp[mid][0]:
a=y[i]
x.remove(a)
break
elif y[i][0]>temp[mid][0]:
if l==mid:
break
l=mid
elif y[i][0]<temp[mid][0]:
h=mid
return(x)
X-List input of 30 elements
[[1.0, 25.0, 0.0, 0.0]
[2.0, 0.0, 25.0, 0.0]
[3.0, 0.0, 50.0, 0.0]
[4.0, 50.0, 50.0, 0.0]
[5.0, 50.0, 0.0, 0.0]
[6.0, 0.0, 25.0, 10.0]
[7.0, 25.0, 0.0, 10.0]
[8.0, 50.0, 0.0, 10.0]
[9.0, 50.0, 50.0, 10.0]
[10.0, 0.0, 50.0, 10.0]
[11.0, 0.0, 0.0, 0.0]
[12.0, 0.0, 0.0, 10.0]
[13.0, 17.6776695, 17.6776695, 0.0]
[14.0, 0.0, 34.3113632, 0.0]
[15.0, 25.9780293, 50.0, 0.0]
[16.0, 50.0, 25.9780293, 0.0]
[17.0, 34.3113632, 0.0, 0.0]
[18.0, 17.6776695, 17.6776695, 10.0]
[19.0, 34.3113632, 0.0, 10.0]
[20.0, 50.0, 25.9780293, 10.0]
[21.0, 25.9780293, 50.0, 10.0]
[22.0, 0.0, 34.3113632, 10.0]
[23.0, 11.6599302, 0.0, 0.0]
[24.0, 0.0, 11.6599302, 0.0]
[25.0, 0.0, 11.6599302, 10.0]
[26.0, 11.6599302, 0.0, 10.0]
[27.0, 27.9121876, 27.9121876, 0.0]
[28.0, 27.9121876, 27.9121876, 10.0]
[29.0, 9.77920055, 9.77920055, 0.0]
[30.0, 9.77920055, 9.77920055, 10.0]]
Y -List of 10 elements
[1.0, 25.0, 0.0, 0.0]
[2.0, 0.0, 25.0, 0.0]
[11.0, 0.0, 0.0, 0.0]
[13.0, 17.6776695, 17.6776695, 0.0]
[14.0, 0.0, 34.3113632, 0.0]
[17.0, 34.3113632, 0.0, 0.0]
[23.0, 11.6599302, 0.0, 0.0]
[24.0, 0.0, 11.6599302, 0.0]
[27.0, 27.9121876, 27.9121876, 0.0]
[29.0, 9.77920055, 9.77920055, 0.0]
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Z list (X-Y) the result should be 20 elements but its gives length as 23 elements. it does not remove the remaining 3 elements from the list.
[[3.0, 0.0, 50.0, 0.0],
[4.0, 50.0, 50.0, 0.0],
[5.0, 50.0, 0.0, 0.0],
[6.0, 0.0, 25.0, 10.0],
[7.0, 25.0, 0.0, 10.0],
[8.0, 50.0, 0.0, 10.0],
[9.0, 50.0, 50.0, 10.0],
[10.0, 0.0, 50.0, 10.0],
[12.0, 0.0, 0.0, 10.0],
[15.0, 25.9780293, 50.0, 0.0],
[16.0, 50.0, 25.9780293, 0.0],
[18.0, 17.6776695, 17.6776695, 10.0],
[19.0, 34.3113632, 0.0, 10.0],
[20.0, 50.0, 25.9780293, 10.0],
[21.0, 25.9780293, 50.0, 10.0],
[22.0, 0.0, 34.3113632, 10.0],
[24.0, 0.0, 11.6599302, 0.0],
[25.0, 0.0, 11.6599302, 10.0],
[26.0, 11.6599302, 0.0, 10.0],
[27.0, 27.9121876, 27.9121876, 0.0],
[28.0, 27.9121876, 27.9121876, 10.0],
[29.0, 9.77920055, 9.77920055, 0.0],
[30.0, 9.77920055, 9.77920055, 10.0]]
答案 0 :(得分:0)
如果我理解正确,请使用bisect.bisect_left查找匹配项并删除:
from bisect import bisect_left
for ele in y:
ind = bisect_left(x, ele)
if ind < len(x) -1 and x[ind][0] == ele[0]:
del x[ind]
如果查看source,您可以看到用于bisect_left的代码:
def bisect_left(a, x, lo=0, hi=None):
"""Return the index where to insert item x in list a, assuming a is sorted.
The return value i is such that all e in a[:i] have e < x, and all e in
a[i:] have e >= x. So if x already appears in the list, a.insert(x) will
insert just before the leftmost x already there.
Optional args lo (default 0) and hi (default len(a)) bound the
slice of a to be searched.
"""
if lo < 0:
raise ValueError('lo must be non-negative')
if hi is None:
hi = len(a)
while lo < hi:
mid = (lo+hi)//2
if a[mid] < x: lo = mid+1
else: hi = mid
return lo
您可以将其改编为您自己的代码:
def intersection(x, y):
for ele in y:
lo = 0
hi = len(x)
while lo < hi:
mid = (lo+hi)//2
if x[mid] < ele:
lo = mid+1
else:
hi = mid
if lo < len(x) - 1 and x[ind][0] == ele[0]:
del x[lo]
return x
print(len(intersection(x,y)))
20
如果你有傻瓜,那么你需要使用删除。检查完全匹配的第一个元素是if lo < len(x) - 1 and x[ind][0] == ele[0]:
但是如果您使用删除我不知道它是如何工作的,只是因为匹配的第一个元素并不意味着y[i]
位于{{ 1}}所以x
会失败。因此,如果您只匹配第一个元素,那么您可以更改逻辑并迭代x.remove
将每个子列表中的所有第一个元素放入集合中,并使用生成器表达式更新x。
x
答案 1 :(得分:0)
Bisection可以工作,但另一个简单的解决方案是使用set
:
y_set = set(tuple(v) for v in y)
请注意,list
必须变成不可变的东西。
现在只需生成结果:
z = [v for v in x if tuple(v) not in y_set]
这可能与您的初始解决方案非常相似,但此处的查找速度要快得多。
@StefanPochmann有一个很好的观点,你可能希望将查找基于比整个向量更具体的东西,例如只是第一个元素。问题不是很清楚(只说明那些是有分类的)。
答案 2 :(得分:0)
如果您可以使用第一个元素进行过滤:
ykeys = set(zip(*y)[0])
z = [s for s in x if s[0] not in ykeys]
Python 3版本:
ykeys = set(list(zip(*y))[0])
ykeys = {s[0] for s in y}
如果单凭第一个元素判断还不够:
yset = set(map(tuple, y))
return [s for s in x if tuple(s) not in yset]
在我的弱电脑上,通过测试你的尺寸,第一个解决方案大约需要0.4秒,第二个解决方案大约需要1秒钟。从set
lookups average O(1))开始,并不令人惊讶。
这是第三个版本,这个版本可能是最有趣的,因为它不仅让Python完成工作,而且因为它更接近你的意图,但更好:
yi, last = 0, len(y) - 1
z = []
for s in x:
while s > y[yi] and yi < last:
yi += 1
if s != y[yi]:
z.append(s)
这会走过x
,“并行”走过y
。类似于merge-sort的合并步骤。使用yi
我们指向y
,我们会根据需要增加它。因此,我们有整体线性时间,因为我们只从头到尾遍历x
,从开始到结束都超过y
。我的笔记本电脑需要大约0.6秒,这比我的第二个解决方案快! (将它与我的第一个解决方案进行比较是不公平的,因为那个解决方案只关注第一个元素。)