Question

该列表包含其他列表：

L = [[3, 3], [4, 2], [3, 2]]

如果子列表的第一个元素等于其他子列表的第一个元素，则必须从整个列表中删除具有较高第二个元素的元素。

所以新名单是：

L = [[4,2], [3,2]]

如何尽可能高效地完成这项工作？

Answer 1

L.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
L = OrderedDict(L).items()

为何有效

如果您使用dict(L) L列表或元组，这或多或少等同于：

{k: v for k, v in L}

如您所见，如果存在重复键（k），以后的值会覆盖先前的值。

如果我们能够以正确的顺序放置L，我们就可以利用这一点。

在您的情况下，我们并不真正关心密钥的顺序，但我们希望稍后出现较低值（即子列表的第二个元素）。这样，任何较低的值都会用相同的键覆盖较高的值。

按子列表的第二个元素排序（按相反顺序）就足够了。由于list.sort()稳定，因此也尽可能保留条目的原始顺序。

L.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

collections.OrderedDict(L)现在通过第一个元素使元素唯一，保持插入顺序。

sort()为O(n ln n)，dict创建会添加另一个O(n)。没有这种情况可以做到：

d = OrderedDict()    
for k, v in L:    
    ev = d.get(k, None)    
    # update value. Always if key is not present or conditionally
    # if existing value is larger than current value
    d[k] = v if ev is None or ev > v else ev    

L = d.items()

但是，这是更多的代码，可能根本没有，或者在纯Python中没有那么快。

编辑：（1）使用非整数键（2）它足以按第二个元素排序，不需要完整排序。

Answer 2

如果您不关心输出列表中元素的排序，那么您可以创建一个字典，将第一个项目映射到第二个项目，然后根据最小值构建结果。

from collections import defaultdict
L = [[3, 3], [4, 2], [3, 2]]
d = defaultdict(list)
for k,v in L:
    d[k].append(v)
result = [[k, min(v)] for k,v in d.iteritems()]
print result

结果：

[[3, 2], [4, 2]]

这非常有效 - O（n）平均情况，O（n * log（n））最坏的情况。

Answer 3

您也可以使用它。

x = [[3, 3], [4, 2], [3, 2]]
for i in x:
   if i[0]==i[1]:
       x.pop(x.index(i))

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3 个答案: