如何在列表中找到重复项并使用它们创建另一个列表？
如何在Python列表中找到重复项并创建另一个重复项列表？该列表仅包含整数。
36 个答案:
答案 0 :(得分：423)
要删除重复项，请使用set(a)。要打印重复项，例如：
a = [1,2,3,2,1,5,6,5,5,5]
import collections
print [item for item, count in collections.Counter(a).items() if count > 1]
## [1, 2, 5]
请注意Counter不是特别有效（timings），而且可能在这里有点过分。 set会表现得更好。此代码计算源顺序中的唯一元素列表：
seen = set()
uniq = []
for x in a:
if x not in seen:
uniq.append(x)
seen.add(x)
或更简洁：
seen = set()
uniq = [x for x in a if x not in seen and not seen.add(x)]
我不建议使用后一种风格，因为not seen.add(x)正在做什么并不明显（set add()方法总是返回None，因此需要not }）。
计算没有库的重复元素列表：
seen = {}
dupes = []
for x in a:
if x not in seen:
seen[x] = 1
else:
if seen[x] == 1:
dupes.append(x)
seen[x] += 1
如果列表元素不可清除，则不能使用集合/ dicts，并且必须求助于二次时间解决方案（每个解析比较每个）。例如：
a = [[1], [2], [3], [1], [5], [3]]
no_dupes = [x for n, x in enumerate(a) if x not in a[:n]]
print no_dupes # [[1], [2], [3], [5]]
dupes = [x for n, x in enumerate(a) if x in a[:n]]
print dupes # [[1], [3]]
答案 1 :(得分：275)
>>> l = [1,2,3,4,4,5,5,6,1]
>>> set([x for x in l if l.count(x) > 1])
set([1, 4, 5])
答案 2 :(得分：74)
您不需要计数，只需要查看之前是否有该项目。修改了that answer此问题：
def list_duplicates(seq):
seen = set()
seen_add = seen.add
# adds all elements it doesn't know yet to seen and all other to seen_twice
seen_twice = set( x for x in seq if x in seen or seen_add(x) )
# turn the set into a list (as requested)
return list( seen_twice )
a = [1,2,3,2,1,5,6,5,5,5]
list_duplicates(a) # yields [1, 2, 5]
万一速度很重要，这里有一些时间：
# file: test.py
import collections
def thg435(l):
return [x for x, y in collections.Counter(l).items() if y > 1]
def moooeeeep(l):
seen = set()
seen_add = seen.add
# adds all elements it doesn't know yet to seen and all other to seen_twice
seen_twice = set( x for x in l if x in seen or seen_add(x) )
# turn the set into a list (as requested)
return list( seen_twice )
def RiteshKumar(l):
return list(set([x for x in l if l.count(x) > 1]))
def JohnLaRooy(L):
seen = set()
seen2 = set()
seen_add = seen.add
seen2_add = seen2.add
for item in L:
if item in seen:
seen2_add(item)
else:
seen_add(item)
return list(seen2)
l = [1,2,3,2,1,5,6,5,5,5]*100
以下是结果:(做得好@JohnLaRooy！）
$ python -mtimeit -s 'import test' 'test.JohnLaRooy(test.l)'
10000 loops, best of 3: 74.6 usec per loop
$ python -mtimeit -s 'import test' 'test.moooeeeep(test.l)'
10000 loops, best of 3: 91.3 usec per loop
$ python -mtimeit -s 'import test' 'test.thg435(test.l)'
1000 loops, best of 3: 266 usec per loop
$ python -mtimeit -s 'import test' 'test.RiteshKumar(test.l)'
100 loops, best of 3: 8.35 msec per loop
有趣的是，除了时间本身之外，当使用pypy时，排名也略有变化。最有趣的是，基于计数器的方法从pypy的优化中获益匪浅，而我建议的方法缓存方法似乎几乎没有效果。
$ pypy -mtimeit -s 'import test' 'test.JohnLaRooy(test.l)'
100000 loops, best of 3: 17.8 usec per loop
$ pypy -mtimeit -s 'import test' 'test.thg435(test.l)'
10000 loops, best of 3: 23 usec per loop
$ pypy -mtimeit -s 'import test' 'test.moooeeeep(test.l)'
10000 loops, best of 3: 39.3 usec per loop
显然这种效果与输入数据的“重复”有关。我设置了l = [random.randrange(1000000) for i in xrange(10000)]并得到了这些结果：
$ pypy -mtimeit -s 'import test' 'test.moooeeeep(test.l)'
1000 loops, best of 3: 495 usec per loop
$ pypy -mtimeit -s 'import test' 'test.JohnLaRooy(test.l)'
1000 loops, best of 3: 499 usec per loop
$ pypy -mtimeit -s 'import test' 'test.thg435(test.l)'
1000 loops, best of 3: 1.68 msec per loop
答案 3 :(得分：27)
我在查看相关内容时遇到了这个问题 - 并想知道为什么没有人提供基于发电机的解决方案？解决这个问题的方法是：
>>> print list(getDupes_9([1,2,3,2,1,5,6,5,5,5]))
[1, 2, 5]
我关注可扩展性，因此测试了几种方法，包括在小型列表上运行良好的天真项目，但随着列表变得更大而规模可怕（注意 - 使用timeit会更好，但这是说明性的。）
我将@moooeeeep包含在内进行比较（速度非常快：如果输入列表完全是随机的，速度最快）和一个对于大多数排序列表来说再次更快的itertools方法......现在包括来自@firelynx的pandas方法 - 慢，但不是那么可怕，而且很简单。注意 - 排序/开球/拉链方法在我的机器上对于大多数有序列表而言始终是最快的，对于洗牌列表来说moooeeeep是最快的，但您的里程可能会有所不同。
<强>优点
- 非常快速地简单地测试任何＆＃39;使用相同代码复制
<强>假设
- 重复项仅应报告一次
- 不需要保留重复订单
- 重复可能在列表中的任何位置
最快的解决方案，1米参赛作品：
def getDupes(c):
'''sort/tee/izip'''
a, b = itertools.tee(sorted(c))
next(b, None)
r = None
for k, g in itertools.izip(a, b):
if k != g: continue
if k != r:
yield k
r = k
经过测试的方法
import itertools
import time
import random
def getDupes_1(c):
'''naive'''
for i in xrange(0, len(c)):
if c[i] in c[:i]:
yield c[i]
def getDupes_2(c):
'''set len change'''
s = set()
for i in c:
l = len(s)
s.add(i)
if len(s) == l:
yield i
def getDupes_3(c):
'''in dict'''
d = {}
for i in c:
if i in d:
if d[i]:
yield i
d[i] = False
else:
d[i] = True
def getDupes_4(c):
'''in set'''
s,r = set(),set()
for i in c:
if i not in s:
s.add(i)
elif i not in r:
r.add(i)
yield i
def getDupes_5(c):
'''sort/adjacent'''
c = sorted(c)
r = None
for i in xrange(1, len(c)):
if c[i] == c[i - 1]:
if c[i] != r:
yield c[i]
r = c[i]
def getDupes_6(c):
'''sort/groupby'''
def multiple(x):
try:
x.next()
x.next()
return True
except:
return False
for k, g in itertools.ifilter(lambda x: multiple(x[1]), itertools.groupby(sorted(c))):
yield k
def getDupes_7(c):
'''sort/zip'''
c = sorted(c)
r = None
for k, g in zip(c[:-1],c[1:]):
if k == g:
if k != r:
yield k
r = k
def getDupes_8(c):
'''sort/izip'''
c = sorted(c)
r = None
for k, g in itertools.izip(c[:-1],c[1:]):
if k == g:
if k != r:
yield k
r = k
def getDupes_9(c):
'''sort/tee/izip'''
a, b = itertools.tee(sorted(c))
next(b, None)
r = None
for k, g in itertools.izip(a, b):
if k != g: continue
if k != r:
yield k
r = k
def getDupes_a(l):
'''moooeeeep'''
seen = set()
seen_add = seen.add
# adds all elements it doesn't know yet to seen and all other to seen_twice
for x in l:
if x in seen or seen_add(x):
yield x
def getDupes_b(x):
'''iter*/sorted'''
x = sorted(x)
def _matches():
for k,g in itertools.izip(x[:-1],x[1:]):
if k == g:
yield k
for k, n in itertools.groupby(_matches()):
yield k
def getDupes_c(a):
'''pandas'''
import pandas as pd
vc = pd.Series(a).value_counts()
i = vc[vc > 1].index
for _ in i:
yield _
def hasDupes(fn,c):
try:
if fn(c).next(): return True # Found a dupe
except StopIteration:
pass
return False
def getDupes(fn,c):
return list(fn(c))
STABLE = True
if STABLE:
print 'Finding FIRST then ALL duplicates, single dupe of "nth" placed element in 1m element array'
else:
print 'Finding FIRST then ALL duplicates, single dupe of "n" included in randomised 1m element array'
for location in (50,250000,500000,750000,999999):
for test in (getDupes_2, getDupes_3, getDupes_4, getDupes_5, getDupes_6,
getDupes_8, getDupes_9, getDupes_a, getDupes_b, getDupes_c):
print 'Test %-15s:%10d - '%(test.__doc__ or test.__name__,location),
deltas = []
for FIRST in (True,False):
for i in xrange(0, 5):
c = range(0,1000000)
if STABLE:
c[0] = location
else:
c.append(location)
random.shuffle(c)
start = time.time()
if FIRST:
print '.' if location == test(c).next() else '!',
else:
print '.' if [location] == list(test(c)) else '!',
deltas.append(time.time()-start)
print ' -- %0.3f '%(sum(deltas)/len(deltas)),
print
print
＆＃39;所有欺骗的结果＆＃39;测试是一致的，发现＆＃34;第一＆＃34;然后复制＆＃34;所有＆＃34;在这个数组中重复：
Finding FIRST then ALL duplicates, single dupe of "nth" placed element in 1m element array
Test set len change : 500000 - . . . . . -- 0.264 . . . . . -- 0.402
Test in dict : 500000 - . . . . . -- 0.163 . . . . . -- 0.250
Test in set : 500000 - . . . . . -- 0.163 . . . . . -- 0.249
Test sort/adjacent : 500000 - . . . . . -- 0.159 . . . . . -- 0.229
Test sort/groupby : 500000 - . . . . . -- 0.860 . . . . . -- 1.286
Test sort/izip : 500000 - . . . . . -- 0.165 . . . . . -- 0.229
Test sort/tee/izip : 500000 - . . . . . -- 0.145 . . . . . -- 0.206 *
Test moooeeeep : 500000 - . . . . . -- 0.149 . . . . . -- 0.232
Test iter*/sorted : 500000 - . . . . . -- 0.160 . . . . . -- 0.221
Test pandas : 500000 - . . . . . -- 0.493 . . . . . -- 0.499
当列表首先被洗牌时，排序的价格变得明显 - 效率显着下降，并且@moooeeeep方法占主导地位，使用set＆amp; amp; dict方法类似，但出租人表现不同：
Finding FIRST then ALL duplicates, single dupe of "n" included in randomised 1m element array
Test set len change : 500000 - . . . . . -- 0.321 . . . . . -- 0.473
Test in dict : 500000 - . . . . . -- 0.285 . . . . . -- 0.360
Test in set : 500000 - . . . . . -- 0.309 . . . . . -- 0.365
Test sort/adjacent : 500000 - . . . . . -- 0.756 . . . . . -- 0.823
Test sort/groupby : 500000 - . . . . . -- 1.459 . . . . . -- 1.896
Test sort/izip : 500000 - . . . . . -- 0.786 . . . . . -- 0.845
Test sort/tee/izip : 500000 - . . . . . -- 0.743 . . . . . -- 0.804
Test moooeeeep : 500000 - . . . . . -- 0.234 . . . . . -- 0.311 *
Test iter*/sorted : 500000 - . . . . . -- 0.776 . . . . . -- 0.840
Test pandas : 500000 - . . . . . -- 0.539 . . . . . -- 0.540
答案 4 :(得分：22)
您可以使用iteration_utilities.duplicates：
>>> from iteration_utilities import duplicates
>>> list(duplicates([1,1,2,1,2,3,4,2]))
[1, 1, 2, 2]
或者如果您只想要每个副本中的一个，则可以将其与iteration_utilities.unique_everseen结合使用：
>>> from iteration_utilities import unique_everseen
>>> list(unique_everseen(duplicates([1,1,2,1,2,3,4,2])))
[1, 2]
它也可以处理不可用的元素（但是以性能为代价）：
>>> list(duplicates([[1], [2], [1], [3], [1]]))
[[1], [1]]
>>> list(unique_everseen(duplicates([[1], [2], [1], [3], [1]])))
[[1]]
这是其中只有少数其他方法可以处理的事情。
基准
我做了一个包含大多数（但不是全部）方法的快速基准测试。
第一个基准测试仅包含一小部分列表长度，因为某些方法具有O(n**2)行为。
在图表中，y轴表示时间，因此较低的值表示更好。它还绘制了log-log，因此可以更好地显示各种值：
删除O(n**2)方法我在列表中执行了另外50个元素的基准测试：
正如您所看到的，iteration_utilities.duplicates方法比任何其他方法都快，甚至链接unique_everseen(duplicates(...))比其他方法更快或更快。
这里要注意的另一个有趣的事情是，对于小型列表，熊猫方法非常慢，但很容易竞争更长的列表。
然而，由于这些基准测试显示大多数方法的执行大致相同，因此使用哪一个并不重要（除了具有O(n**2)运行时的3个）。
from iteration_utilities import duplicates, unique_everseen
from collections import Counter
import pandas as pd
import itertools
def georg_counter(it):
return [item for item, count in Counter(it).items() if count > 1]
def georg_set(it):
seen = set()
uniq = []
for x in it:
if x not in seen:
uniq.append(x)
seen.add(x)
def georg_set2(it):
seen = set()
return [x for x in it if x not in seen and not seen.add(x)]
def georg_set3(it):
seen = {}
dupes = []
for x in it:
if x not in seen:
seen[x] = 1
else:
if seen[x] == 1:
dupes.append(x)
seen[x] += 1
def RiteshKumar_count(l):
return set([x for x in l if l.count(x) > 1])
def moooeeeep(seq):
seen = set()
seen_add = seen.add
# adds all elements it doesn't know yet to seen and all other to seen_twice
seen_twice = set( x for x in seq if x in seen or seen_add(x) )
# turn the set into a list (as requested)
return list( seen_twice )
def F1Rumors_implementation(c):
a, b = itertools.tee(sorted(c))
next(b, None)
r = None
for k, g in zip(a, b):
if k != g: continue
if k != r:
yield k
r = k
def F1Rumors(c):
return list(F1Rumors_implementation(c))
def Edward(a):
d = {}
for elem in a:
if elem in d:
d[elem] += 1
else:
d[elem] = 1
return [x for x, y in d.items() if y > 1]
def wordsmith(a):
return pd.Series(a)[pd.Series(a).duplicated()].values
def NikhilPrabhu(li):
li = li.copy()
for x in set(li):
li.remove(x)
return list(set(li))
def firelynx(a):
vc = pd.Series(a).value_counts()
return vc[vc > 1].index.tolist()
def HenryDev(myList):
newList = set()
for i in myList:
if myList.count(i) >= 2:
newList.add(i)
return list(newList)
def yota(number_lst):
seen_set = set()
duplicate_set = set(x for x in number_lst if x in seen_set or seen_set.add(x))
return seen_set - duplicate_set
def IgorVishnevskiy(l):
s=set(l)
d=[]
for x in l:
if x in s:
s.remove(x)
else:
d.append(x)
return d
def it_duplicates(l):
return list(duplicates(l))
def it_unique_duplicates(l):
return list(unique_everseen(duplicates(l)))
基准1
from simple_benchmark import benchmark
import random
funcs = [
georg_counter, georg_set, georg_set2, georg_set3, RiteshKumar_count, moooeeeep,
F1Rumors, Edward, wordsmith, NikhilPrabhu, firelynx,
HenryDev, yota, IgorVishnevskiy, it_duplicates, it_unique_duplicates
]
args = {2**i: [random.randint(0, 2**(i-1)) for _ in range(2**i)] for i in range(2, 12)}
b = benchmark(funcs, args, 'list size')
b.plot()
基准2
funcs = [
georg_counter, georg_set, georg_set2, georg_set3, moooeeeep,
F1Rumors, Edward, wordsmith, firelynx,
yota, IgorVishnevskiy, it_duplicates, it_unique_duplicates
]
args = {2**i: [random.randint(0, 2**(i-1)) for _ in range(2**i)] for i in range(2, 20)}
b = benchmark(funcs, args, 'list size')
b.plot()
声明
1这来自我写的第三方库：iteration_utilities。
答案 5 :(得分：11)
collections.Counter是python 2.7中的新功能：
Python 2.5.4 (r254:67916, May 31 2010, 15:03:39)
[GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-46)] on linux2
a = [1,2,3,2,1,5,6,5,5,5]
import collections
print [x for x, y in collections.Counter(a).items() if y > 1]
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
File "", line 1, in
AttributeError: 'module' object has no attribute 'Counter'
>>>
在早期版本中，您可以使用传统的词典：
a = [1,2,3,2,1,5,6,5,5,5]
d = {}
for elem in a:
if elem in d:
d[elem] += 1
else:
d[elem] = 1
print [x for x, y in d.items() if y > 1]
答案 6 :(得分：10)
使用pandas：
>>> import pandas as pd
>>> a = [1, 2, 1, 3, 3, 3, 0]
>>> pd.Series(a)[pd.Series(a).duplicated()].values
array([1, 3, 3])
答案 7 :(得分：8)
Python 3.8单行代码，如果您不想编写自己的算法或使用库：
l = [1,2,3,2,1,5,6,5,5,5]
res = [(x, count) for x, g in groupby(sorted(l)) if (count := len(list(g))) > 1]
print(res)
打印项目并计数：
[(1, 2), (2, 2), (5, 4)]
groupby具有分组功能，因此您可以用不同的方式定义分组，并根据需要返回其他Tuple字段。
groupby很懒，所以不要太慢。
答案 8 :(得分：7)
这是一个简洁明了的解决方案 -
for x in set(li):
li.remove(x)
li = list(set(li))
答案 9 :(得分：6)
如何通过检查出现次数简单地遍历列表中的每个元素，然后将它们添加到一个集合中，然后打印重复项。希望这可以帮助那些人。
myList = [2 ,4 , 6, 8, 4, 6, 12];
newList = set()
for i in myList:
if myList.count(i) >= 2:
newList.add(i)
print(list(newList))
## [4 , 6]
答案 10 :(得分：6)
无需转换为列表，可能最简单的方法如下所示。 在面试中，当他们要求不使用集合
时，这可能很有用a=[1,2,3,3,3]
dup=[]
for each in a:
if each not in dup:
dup.append(each)
print(dup)
======= else获取2个独立值和重复值的单独列表
a=[1,2,3,3,3]
uniques=[]
dups=[]
for each in a:
if each not in uniques:
uniques.append(each)
else:
dups.append(each)
print("Unique values are below:")
print(uniques)
print("Duplicate values are below:")
print(dups)
答案 11 :(得分：5)
接受的答案的第三个例子给出了错误的答案，并没有试图给出重复。这是正确的版本：
number_lst = [1, 1, 2, 3, 5, ...]
seen_set = set()
duplicate_set = set(x for x in number_lst if x in seen_set or seen_set.add(x))
unique_set = seen_set - duplicate_set
答案 12 :(得分：5)
我会用熊猫做这件事，因为我经常使用熊猫
import pandas as pd
a = [1,2,3,3,3,4,5,6,6,7]
vc = pd.Series(a).value_counts()
vc[vc > 1].index.tolist()
给出
[3,6]
可能效率不高，但肯定的代码少于其他很多答案，所以我想我会做出贡献
答案 13 :(得分：4)
有点晚了，但对某些人可能有所帮助。 对于一个较大的清单，我发现这对我有用。
l=[1,2,3,5,4,1,3,1]
s=set(l)
d=[]
for x in l:
if x in s:
s.remove(x)
else:
d.append(x)
d
[1,3,1]
显示正好和所有重复项并保留订单。
答案 14 :(得分：3)
在Python中通过一次迭代找到欺骗的非常简单快捷的方法是：
testList = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']
testListDict = {}
for item in testList:
try:
testListDict[item] += 1
except:
testListDict[item] = 1
print testListDict
输出如下：
>>> print testListDict
{'blue': 3, 'green': 1, 'red': 2}
答案 15 :(得分：3)
我们可以使用itertools.groupby来查找所有包含重复项的项目：
from itertools import groupby
myList = [2, 4, 6, 8, 4, 6, 12]
# when the list is sorted, groupby groups by consecutive elements which are similar
for x, y in groupby(sorted(myList)):
# list(y) returns all the occurences of item x
if len(list(y)) > 1:
print x
输出将是：
4
6
答案 16 :(得分：1)
def removeduplicates(a):
seen = set()
for i in a:
if i not in seen:
seen.add(i)
return seen
print(removeduplicates([1,1,2,2]))
答案 17 :(得分：1)
我想在列表中查找重复项的最有效方法是：
var dataBus = bus.Advanced.DataBus;
using (var source = await dataBus.OpenRead(attachmentId))
{
// do your thing :)
}
它使用from collections import Counter
def duplicates(values):
dups = Counter(values) - Counter(set(values))
return list(dups.keys())
print(duplicates([1,2,3,6,5,2]))
的所有元素和所有唯一元素。用第一个减去第二个将只保留重复项。
答案 18 :(得分：1)
list2 = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3]
lset = set()
[(lset.add(item), list2.append(item))
for item in list2 if item not in lset]
print list(lset)
答案 19 :(得分：1)
raw_list = [1,2,3,3,4,5,6,6,7,2,3,4,2,3,4,1,3,4,]
clean_list = list(set(raw_list))
duplicated_items = []
for item in raw_list:
try:
clean_list.remove(item)
except ValueError:
duplicated_items.append(item)
print(duplicated_items)
# [3, 6, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 1, 3, 4]
基本上，您可以通过转换为集合（clean_list来删除重复项，然后迭代raw_list，同时删除干净列表中的每个item以在raw_list中出现。如果未找到item，则会捕获引发的ValueError异常，并将item添加到duplicated_items列表中。
如果需要重复项的索引，只需enumerate列表并使用索引。 （for index, item in enumerate(raw_list):），它可以更快地针对大型列表（例如成千上万个元素）进行优化
答案 20 :(得分：1)
方法1：
list(set([val for idx, val in enumerate(input_list) if val in input_list[idx+1:]]))
说明： [idx的val，如果input_list [idx + 1：中的val，则枚举（input_list）中的val]]是一个列表推导，如果从列表中当前位置的索引中存在相同的元素，则返回一个元素。 / p>
示例： input_list = [42,31,42,31,3,31,31,5,6,6,6,6,6,7,42]
从列表42中的第一个元素开始，索引为0，它将检查input_list [1：]中是否存在元素42（即，从索引1到列表末尾）。 由于input_list [1：]中存在42，因此它将返回42。
然后转到具有索引1的下一个元素31，并检查input_list [2：]中是否存在元素31（即，从索引2到列表末尾）， 由于input_list [2：]中存在31，因此它将返回31。
类似地，它遍历列表中的所有元素，并且仅将重复/重复的元素返回到列表中。
然后，因为我们有重复项，所以在列表中，我们需要选择每个重复项中的一个，即删除重复项中的重复项，为此，我们调用了一个名为set（）的python内置函数，并删除了重复
然后剩下一个集合，但没有列表，因此要从集合转换为列表，我们使用typecasting，list（），并将元素集转换为列表。
方法2：
def dupes(ilist):
temp_list = [] # initially, empty temporary list
dupe_list = [] # initially, empty duplicate list
for each in ilist:
if each in temp_list: # Found a Duplicate element
if not each in dupe_list: # Avoid duplicate elements in dupe_list
dupe_list.append(each) # Add duplicate element to dupe_list
else:
temp_list.append(each) # Add a new (non-duplicate) to temp_list
return dupe_list
说明： 首先，我们创建两个空列表。 然后继续遍历列表的所有元素，以查看它是否存在于temp_list中（最初为空）。如果temp_list中没有它，则使用 append 方法将其添加到temp_list中。
如果它已经存在于temp_list中，则意味着该列表的当前元素是重复的，因此我们需要使用 append 方法将其添加到dupe_list中。
答案 21 :(得分：1)
其他一些测试。当然要做......
set([x for x in l if l.count(x) > 1])
......太昂贵了。使用下一个最终方法的速度大约快500倍（更长的阵列产生更好的结果）：
def dups_count_dict(l):
d = {}
for item in l:
if item not in d:
d[item] = 0
d[item] += 1
result_d = {key: val for key, val in d.iteritems() if val > 1}
return result_d.keys()
只有2个循环，没有非常昂贵的l.count()操作。
这是一个比较方法的代码。代码如下，这是输出：
dups_count: 13.368s # this is a function which uses l.count()
dups_count_dict: 0.014s # this is a final best function (of the 3 functions)
dups_count_counter: 0.024s # collections.Counter
测试代码：
import numpy as np
from time import time
from collections import Counter
class TimerCounter(object):
def __init__(self):
self._time_sum = 0
def start(self):
self.time = time()
def stop(self):
self._time_sum += time() - self.time
def get_time_sum(self):
return self._time_sum
def dups_count(l):
return set([x for x in l if l.count(x) > 1])
def dups_count_dict(l):
d = {}
for item in l:
if item not in d:
d[item] = 0
d[item] += 1
result_d = {key: val for key, val in d.iteritems() if val > 1}
return result_d.keys()
def dups_counter(l):
counter = Counter(l)
result_d = {key: val for key, val in counter.iteritems() if val > 1}
return result_d.keys()
def gen_array():
np.random.seed(17)
return list(np.random.randint(0, 5000, 10000))
def assert_equal_results(*results):
primary_result = results[0]
other_results = results[1:]
for other_result in other_results:
assert set(primary_result) == set(other_result) and len(primary_result) == len(other_result)
if __name__ == '__main__':
dups_count_time = TimerCounter()
dups_count_dict_time = TimerCounter()
dups_count_counter = TimerCounter()
l = gen_array()
for i in range(3):
dups_count_time.start()
result1 = dups_count(l)
dups_count_time.stop()
dups_count_dict_time.start()
result2 = dups_count_dict(l)
dups_count_dict_time.stop()
dups_count_counter.start()
result3 = dups_counter(l)
dups_count_counter.stop()
assert_equal_results(result1, result2, result3)
print 'dups_count: %.3f' % dups_count_time.get_time_sum()
print 'dups_count_dict: %.3f' % dups_count_dict_time.get_time_sum()
print 'dups_count_counter: %.3f' % dups_count_counter.get_time_sum()
答案 22 :(得分：1)
一线解决方案：
set([i for i in list if sum([1 for a in list if a == i]) > 1])
答案 23 :(得分：1)
这是一个快速生成器，它使用dict将每个元素存储为一个带有布尔值的键，用于检查是否已经生成了重复项。
对于包含可清除类型的所有元素的列表：
def gen_dupes(array):
unique = {}
for value in array:
if value in unique and unique[value]:
unique[value] = False
yield value
else:
unique[value] = True
array = [1, 2, 2, 3, 4, 1, 5, 2, 6, 6]
print(list(gen_dupes(array)))
# => [2, 1, 6]
对于可能包含列表的列表：
def gen_dupes(array):
unique = {}
for value in array:
is_list = False
if type(value) is list:
value = tuple(value)
is_list = True
if value in unique and unique[value]:
unique[value] = False
if is_list:
value = list(value)
yield value
else:
unique[value] = True
array = [1, 2, 2, [1, 2], 3, 4, [1, 2], 5, 2, 6, 6]
print(list(gen_dupes(array)))
# => [2, [1, 2], 6]
答案 24 :(得分：1)
这里有很多答案，但我认为这是一种非常易读且易于理解的方法：
def get_duplicates(sorted_list):
duplicates = []
last = sorted_list[0]
for x in sorted_list[1:]:
if x == last:
duplicates.append(x)
last = x
return set(duplicates)
注意：
- 如果您希望保留重复计数，请摆脱演员表 设置＆＃39;设置＆＃39;在底部获取完整列表
- 如果您更喜欢使用生成器，请使用 yield x 替换 duplicates.append（x），并在底部替换return语句（您可以转换为稍后设置）< / LI>
答案 25 :(得分：0)
没有python的任何数据结构的帮助，您可以简单地尝试我的以下代码。这将用于查找各种输入的重复项，如字符串、列表等。
#finding duplicates in unsorted an array
def duplicates(numbers):
store=[]
checked=[]
for i in range(len(numbers)):
counter =1
for j in range(i+1,len(numbers)):
if numbers[i] not in checked and numbers[j]==numbers[i] :
counter +=1
if counter > 1 :
store.append(numbers[i])
checked.append(numbers[i])
return store
print(duplicates([1,2,2,3,3,3,4,4,5])) # output: [2, 3, 4]
print(duplicates("madam")) # output: ['m', 'a']
答案 26 :(得分：0)
尝试此操作以检查重复项
>>> def checkDuplicate(List):
duplicate={}
for i in List:
## checking whether the item is already present in dictionary or not
## increasing count if present
## initializing count to 1 if not present
duplicate[i]=duplicate.get(i,0)+1
return [k for k,v in duplicate.items() if v>1]
>>> checkDuplicate([1,2,3,"s",1,2,3])
[1, 2, 3]
答案 27 :(得分：0)
我没有看到仅使用迭代器的解决方案，所以我们开始吧
这需要对列表进行排序，这可能是缺点。
a = [1,2,3,2,1,5,6,5,5,5]
a.sort()
set(map(lambda x: x[0], filter(lambda x: x[0] == x[1], zip(a, a[1:]))))
{1, 2, 5}
使用以下代码，您可以轻松地检查这在您的计算机上有多大的潜在重复数：
首先生成数据
import random
from itertools import chain
a = list(chain(*[[n] * random.randint(1, 2) for n in range(1000000)]))
并运行测试：
set(map(lambda x: x[0], filter(lambda x: x[0] == x[1], zip(a, a[1:]))))
不用说，这种解决方案只有在您的列表已经排序后才是好方法。
答案 28 :(得分：0)
尽管O（n log n）复杂，但这似乎有些竞争力，请参阅下面的基准。
a = sorted(a)
dupes = list(set(a[::2]) & set(a[1::2]))
排序会使重复项彼此相邻，因此它们的索引都是偶数，奇数。唯一值仅在偶数或处在奇数索引处，而不是两者都在。因此，偶数索引值和奇数索引值的交集是重复项。
基准测试结果：
这使用MSeifert's benchmark，但仅使用已接受答案中的解决方案（georgs），最慢的解决方案，最快的解决方案（不包括it_duplicates，因为它不会使重复项唯一化），并且矿。否则会太拥挤，颜色也会太相似。
如果允许我们修改给定列表，第一行可能是a.sort()，这会更快一些。但是基准测试会多次重复使用同一列表，因此对其进行修改会破坏基准测试。
显然set(a[::2]).intersection(a[1::2])不会创建第二个集合并且会更快一些，但是，它也更长一些。
答案 29 :(得分：0)
一线好玩，而且需要一个语句。
type HeartBeat struct {
Template uint8
Calssify uint8
Index uint32
Tr uint16
Hr uint16
Feature [3][20]int16
}
答案 30 :(得分：0)
在列表中使用list.count()方法来查找给定列表的重复元素
arr=[]
dup =[]
for i in range(int(input("Enter range of list: "))):
arr.append(int(input("Enter Element in a list: ")))
for i in arr:
if arr.count(i)>1 and i not in dup:
dup.append(i)
print(dup)
答案 31 :(得分：0)
我要进入这个讨论的很晚了。即使，我也想用一个衬纸来解决这个问题。因为那是Python的魅力。 如果我们只想将重复项放入单独的列表（或任何集合）中，我建议按照以下步骤进行操作。说我们有一个重复的列表，我们可以将其称为“目标”
target=[1,2,3,4,4,4,3,5,6,8,4,3]
现在，如果要获取重复项，可以使用一种衬纸，如下所示：
duplicates=dict(set((x,target.count(x)) for x in filter(lambda rec : target.count(rec)>1,target)))
此代码会将重复的记录作为键并作为值存入字典'duplicates'中。'duplicate'字典如下所示：
{3: 3, 4: 4} #it saying 3 is repeated 3 times and 4 is 4 times
如果只想将所有重复的记录都放在一个列表中，它的代码又短得多：
duplicates=filter(lambda rec : target.count(rec)>1,target)
输出将是：
[3, 4, 4, 4, 3, 4, 3]
这在python 2.7.x +版本中完美工作
答案 32 :(得分：0)
使用toolz时：
from toolz import frequencies, valfilter
a = [1,2,2,3,4,5,4]
>>> list(valfilter(lambda count: count > 1, frequencies(a)).keys())
[2,4]
答案 33 :(得分：0)
这是我必须这样做的方式因为我挑战自己不使用其他方法：
def dupList(oldlist):
if type(oldlist)==type((2,2)):
oldlist=[x for x in oldlist]
newList=[]
newList=newList+oldlist
oldlist=oldlist
forbidden=[]
checkPoint=0
for i in range(len(oldlist)):
#print 'start i', i
if i in forbidden:
continue
else:
for j in range(len(oldlist)):
#print 'start j', j
if j in forbidden:
continue
else:
#print 'after Else'
if i!=j:
#print 'i,j', i,j
#print oldlist
#print newList
if oldlist[j]==oldlist[i]:
#print 'oldlist[i],oldlist[j]', oldlist[i],oldlist[j]
forbidden.append(j)
#print 'forbidden', forbidden
del newList[j-checkPoint]
#print newList
checkPoint=checkPoint+1
return newList
所以你的样本就像：
>>>a = [1,2,3,3,3,4,5,6,6,7]
>>>dupList(a)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
答案 34 :(得分：-1)
使用设定功能 例如：-
arr=[1,4,2,5,2,3,4,1,4,5,2,3]
arr2=list(set(arr))
print(arr2)
输出：-[1、2、3、4、5]
- 使用数组删除重复项
例如：-
arr=[1,4,2,5,2,3,4,1,4,5,2,3]
arr3=[]
for i in arr:
if(i not in arr3):
arr3.append(i)
print(arr3)
输出：-
[1、4、2、5、3]
- 使用Lambda函数
例如：-
rem_duplicate_func=lambda arr:set(arr)
print(rem_duplicate_func(arr))
输出：-
{1、2、3、4、5}
- 从字典中删除重复的值
例如：-
dict1={
'car':["Ford","Toyota","Ford","Toyota"],
'brand':["Mustang","Ranz","Mustang","Ranz"] } dict2={} for key,value in dict1.items():
dict2[key]=set(value) print(dict2)
输出：-
{'汽车'：{'丰田'，'福特'}，'品牌'：{'朗兹'，'野马'}}
- 对称差异-删除重复的元素
例如：-
set1={1,2,4,5}
set2={2,1,5,7}
rem_dup_ele=set1.symmetric_difference(set2)
print(rem_dup_ele)
输出：-
{4，7}
答案 35 :(得分：-3)
使用sort()功能。可以通过循环并检查l1[i] == l1[i+1]来识别重复项。
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