Question

我需要创建一个python函数，给定有序列表<option>和a返回b如果a中存在一个项目，则认为True中有一个项目1}}即b。

这当然可以通过以下方式轻松完成：

a+1

但是，我需要尽可能提高效率，因为该函数将用于处理数据负载。给我的提示是使用for item in a: if (a+1 in b): return True和iter()操作，但我还没有找到一种方法来使用它们进行有效的处理。有谁知道如何实现这些，或使用另一个快速的algorythm？提前谢谢。

Answer 1

我可以看到两个效率更高的选项。

浏览a中的每个元素，并在element+1中对b执行二进制搜索。

时间复杂度：O（n * log（m））其中n = |a|且m = |b|。

    for element in a:
        if binary_search(a, element+1):
            return True
    return False

通过[0，|a|）和[0，|b|）增加两个计数器，比如i和j。在i小于|a|且j小于|b|时循环。将a[i] + 1与b[j]进行比较。如果它们相等，则返回True。如果值a[i] + 1 > b[j]，则增加j。否则，请增加i。

时间复杂度：O（n + m）其中n = |a|且m = |b|。

    i = 0
    j = 0
    while i < len(a) and j < len(b):
        if a[i] + 1 == b[j]:
            return True
        elif a[i] + 1 > b[j]:
            j += 1
        else:
            i += 1
    return False

Answer 2

警告：代码测试不是很好。假设您编写了排序列表。

iter和next提示背后的想法是，在一个循环中，您可以在一个或另一个列表中前进。如果第一个数字太小，则尝试下一个第一个数字。如果第二个太小，则尝试文本第二个数字。

def test1(a, b): 
    ia = iter(a)
    ib = iter(b)
    try:
        ea = next(ia)
        eb = next(ib)
        while True:
            print("debug: comparing {} -- {}".format(ea, eb))
            diff = ea - eb
            if diff == -1: 
                print("debug: OK!")
                return True
            elif diff < -1: 
                ea = next(ia)
            else:
                eb = next(ib)
    except StopIteration:
        print("debug: not found")
        return False

lista=[1,2,4,10,31,33,45,67]
listb=[7,16,22,29,34,39,49,59,60,100,200,300]
test1(lista, listb)

输出显示算法正在运行：

debug: comparing 1 -- 7
debug: comparing 2 -- 7
debug: comparing 4 -- 7
debug: comparing 10 -- 7
debug: comparing 10 -- 16
debug: comparing 31 -- 16
debug: comparing 31 -- 22
debug: comparing 31 -- 29
debug: comparing 31 -- 34
debug: comparing 33 -- 34
debug: OK!

Answer 3

谢谢你们的回答！我最终使用了您的解决方案的组合版本：

a = iter(l1)
b = iter(l2)
i = next(a)
j = next(b)
try:
    while (i):
        if i + 1 == j:
            return True
        elif i + 1 > j:
            j = next(b)
        else:
            i = next(a)
except StopIteration:
    return False

在Python中有效地循环遍历列表

3 个答案: