计算自定义距离矩阵的最有效方法

Question

我正在尝试使用自定义距离函数计算距离矩阵，该函数返回两个集合的交集的长度：

dist = lambda a, b: len(list(a & b))

到目前为止，我正在这样做，但是要花大量的时间，因为我要遍历的列表包含600,000多个项目。

row = []
col = []
data = []

for i, a in enumerate(l):
    for j, b in enumerate(l):
        if i<j:
            d = dist(sample_dict[a], sample_dict[b])
            if d!=0:
                data.append(d)
                row.append(i)
                col.append(j)

M = scipy.sparse.csc_matrix((data, (row, col)))

有没有更有效的方法？