Перевірка, чи всі елементи в списку унікальні

Який найкращий спосіб (найкращий, як звичайний спосіб) перевірити, чи всі елементи в списку унікальні?

Мій поточний підхід із використанням Counter:

>>> x = [1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 2]
>>> counter = Counter(x)
>>> for values in counter.itervalues():
        if values > 1: 
            # do something

Чи можу я зробити краще?

Не найефективніший, але прямий і стислий:

if len(x) > len(set(x)):
   pass # do something

Напевно, не вдасться багато змінити для коротких списків.

Ось два вкладиші, які також робитимуть ранній вихід:

>>> def allUnique(x):
...     seen = set()
...     return not any(i in seen or seen.add(i) for i in x)
...
>>> allUnique("ABCDEF")
True
>>> allUnique("ABACDEF")
False

Якщо елементи x не є доступними для перегляду, вам доведеться вдатися до використання списку для seen:

>>> def allUnique(x):
...     seen = list()
...     return not any(i in seen or seen.append(i) for i in x)
...
>>> allUnique([list("ABC"), list("DEF")])
True
>>> allUnique([list("ABC"), list("DEF"), list("ABC")])
False

Рішення щодо раннього виходу може бути

def unique_values(g):
    s = set()
    for x in g:
        if x in s: return False
        s.add(x)
    return True

однак для невеликих випадків або якщо раннє припинення не є звичайним випадком, я б очікував, len(x) != len(set(x))що це найшвидший метод.

для швидкості:

import numpy as np
x = [1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 2]
np.unique(x).size == len(x)

Як щодо додавання всіх записів до набору та перевірки його довжини?

len(set(x)) == len(x)

Альтернативно a set, ви можете використовувати a dict.

len({}.fromkeys(x)) == len(x)

Інший підхід цілком, використовуючи сортування та групування:

from itertools import groupby
is_unique = lambda seq: all(sum(1 for _ in x[1])==1 for x in groupby(sorted(seq)))

Він вимагає сортування, але виходить на перше повторне значення.

Ось рекурсивна версія O (N ² ) для розваги:

def is_unique(lst):
    if len(lst) > 1:
        return is_unique(s[1:]) and (s[0] not in s[1:])
    return True

Ось рекурсивна функція раннього виходу:

def distinct(L):
    if len(L) == 2:
        return L[0] != L[1]
    H = L[0]
    T = L[1:]
    if (H in T):
            return False
    else:
            return distinct(T)    

Для мене це досить швидко, не використовуючи дивних (повільних) перетворень, використовуючи функціональний підхід.

Як щодо цього

def is_unique(lst):
    if not lst:
        return True
    else:
        return Counter(lst).most_common(1)[0][1]==1

Ви можете використовувати синтаксис Яна (len (x)> len (set (x)))), але замість set (x) визначте функцію:

 def f5(seq, idfun=None): 
    # order preserving
    if idfun is None:
        def idfun(x): return x
    seen = {}
    result = []
    for item in seq:
        marker = idfun(item)
        # in old Python versions:
        # if seen.has_key(marker)
        # but in new ones:
        if marker in seen: continue
        seen[marker] = 1
        result.append(item)
    return result

і зробіть len (x)> len (f5 (x)). Це буде швидко, а також збереження порядку.

Код взято з: http://www.peterbe.com/plog/uniqifiers-benchmark

Використовуючи аналогічний підхід у фреймі даних Pandas, щоб перевірити, чи вміст стовпця містить унікальні значення:

if tempDF['var1'].size == tempDF['var1'].unique().size:
    print("Unique")
else:
    print("Not unique")

Для мене це миттєво на змінну int у рамці дат, що містить понад мільйон рядків.

всі відповіді вище хороші, але я вважаю за краще використовувати all_uniqueприклад з 30 секунд python

вам потрібно використовувати set()в заданому списку для видалення дублікатів, порівняйте його довжину з довжиною списку.

def all_unique(lst):
  return len(lst) == len(set(lst))

він повертається, Trueякщо всі значення в плоскому списку є unique, Falseінакше

x = [1,2,3,4,5,6]
y = [1,2,2,3,4,5]
all_unique(x) # True
all_unique(y) # False

Для початківців:

def AllDifferent(s):
    for i in range(len(s)):
        for i2 in range(len(s)):
            if i != i2:
                if s[i] == s[i2]:
                    return False
    return True