Question

我有非常多的集合（数千），每个集合对应一个带有id的代理（实体） - 这可以表示为字典，其中每个agent_id（密钥）都有一个集合（值）。

agent_path = {a1：（25,60,86,95），a2：（72,34,96,60,12,74,95,43,78），a3：......}

我需要找到不同集合的交叉点，更重要的是，找到哪些代理相互交叉。

a1∩a2：60,95

这可以例如存储在新词典中。在下一步中，我将不得不再次使用相交元素遍历每个代理以执行下一个操作。

我的解决方案是在agent_path字典上循环x2并单独比较每个集合，然后将结果保存到字典中：

library(tidyverse)

n = c(2, 3, 5) 
s = c("aa", "bb", "cc") 
b = c(TRUE, FALSE, TRUE) 

df = data.frame(n, s, b) %>% 
  unite(x, c(n, s), sep = " ", remove = FALSE)

有更有效的方法吗？特别是，因为我将不得不为大量的集合多次执行此操作（这些集合在模型中的每个时间步骤都会更新）。

Answer 1

你可以利用itertools.combinations来加速很多比较，特别是没有重复，以便（agent1∩agent2）和（agent2∩cyne1）都不会被比较他们的结果是平等的。此外，在比较之前将它们放在一组中也会加快速度。

from itertools import combinations

agent_path = {
    "a1": set([25, 60, 86, 95]),
    "a2": set([72, 34, 96, 60, 12, 74, 95, 43, 78]),
    "a3": set([15, 23, 60, 9, 99, 95])
}

agent_inters = {}

for agent1, agent2 in combinations(agent_path, 2):
    agent_key = str(agent1)+str(agent2)
    agent_common = agent_path[agent1] & agent_path[agent2]
    if agent_common:
        agent_inters[agent_key] = agent_common
print(agent_inters)          #Prints {'a1a2': {60, 95}, 'a1a3': {60, 95}, 'a2a3': {60, 95}}

如果你想将一个更新的集合与其余集合进行比较，你可以创建一个单独的for循环，但保持相同的内部（函数def！），以确保str(agent1)+str(agent2)的密钥顺序。< / p>

多个集合的交集，哪些相交并在哪里？

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