Відповіді:
Використовуйте, setякщо вас не хвилює порядок чи повторення предметів. Використовуйте розуміння списку, якщо ви робите:
>>> def diff(first, second):
second = set(second)
return [item for item in first if item not in second]
>>> diff(A, B)
[1, 3, 4]
>>> diff(B, A)
[5]
>>>
setдо B нешкідливо, але застосувати його до Aта використовувати результат замість оригіналу A- ні.
Якщо замовлення не має значення, ви можете просто розрахувати встановлену різницю:
>>> set([1,2,3,4]) - set([2,5])
set([1, 4, 3])
>>> set([2,5]) - set([1,2,3,4])
set([5])
Ви можете зробити
list(set(A)-set(B))
і
list(set(B)-set(A))
Один вкладиш:
diff = lambda l1,l2: [x for x in l1 if x not in l2]
diff(A,B)
diff(B,A)
Або:
diff = lambda l1,l2: filter(lambda x: x not in l2, l1)
diff(A,B)
diff(B,A)
Python 2.7.3 (за замовчуванням, 27 лютого 2014, 19:58:35) - IPython 1.1.0 - timeit: (github gist)
def diff(a, b):
b = set(b)
return [aa for aa in a if aa not in b]
def set_diff(a, b):
return list(set(a) - set(b))
diff_lamb_hension = lambda l1,l2: [x for x in l1 if x not in l2]
diff_lamb_filter = lambda l1,l2: filter(lambda x: x not in l2, l1)
from difflib import SequenceMatcher
def squeezer(a, b):
squeeze = SequenceMatcher(None, a, b)
return reduce(lambda p,q: p+q, map(
lambda t: squeeze.a[t[1]:t[2]],
filter(lambda x:x[0]!='equal',
squeeze.get_opcodes())))
Результати:
# Small
a = range(10)
b = range(10/2)
timeit[diff(a, b)]
100000 loops, best of 3: 1.97 µs per loop
timeit[set_diff(a, b)]
100000 loops, best of 3: 2.71 µs per loop
timeit[diff_lamb_hension(a, b)]
100000 loops, best of 3: 2.1 µs per loop
timeit[diff_lamb_filter(a, b)]
100000 loops, best of 3: 3.58 µs per loop
timeit[squeezer(a, b)]
10000 loops, best of 3: 36 µs per loop
# Medium
a = range(10**4)
b = range(10**4/2)
timeit[diff(a, b)]
1000 loops, best of 3: 1.17 ms per loop
timeit[set_diff(a, b)]
1000 loops, best of 3: 1.27 ms per loop
timeit[diff_lamb_hension(a, b)]
1 loops, best of 3: 736 ms per loop
timeit[diff_lamb_filter(a, b)]
1 loops, best of 3: 732 ms per loop
timeit[squeezer(a, b)]
100 loops, best of 3: 12.8 ms per loop
# Big
a = xrange(10**7)
b = xrange(10**7/2)
timeit[diff(a, b)]
1 loops, best of 3: 1.74 s per loop
timeit[set_diff(a, b)]
1 loops, best of 3: 2.57 s per loop
timeit[diff_lamb_filter(a, b)]
# too long to wait for
timeit[diff_lamb_filter(a, b)]
# too long to wait for
timeit[diff_lamb_filter(a, b)]
# TypeError: sequence index must be integer, not 'slice'
@ Роман-боднарчук у переліку списку функцій def diff (a, b) здається швидшими.
Наведені вище приклади тривілізували проблему обчислення різниць. Якщо припустити, що сортування чи дедуплікація, безумовно, полегшує обчислення різниці, але якщо ваше порівняння не може дозволити собі ці припущення, то вам знадобиться нетривіальна реалізація алгоритму diff. Дивіться дифліб у стандартній бібліотеці пітона.
#! /usr/bin/python2
from difflib import SequenceMatcher
A = [1,2,3,4]
B = [2,5]
squeeze=SequenceMatcher( None, A, B )
print "A - B = [%s]"%( reduce( lambda p,q: p+q,
map( lambda t: squeeze.a[t[1]:t[2]],
filter(lambda x:x[0]!='equal',
squeeze.get_opcodes() ) ) ) )
Вихід:
A - B = [[1, 3, 4]]
printзмінилося від команди до функції, і reduce, filterі mapбуло оголошено unpythonic. (І я думаю, що Гвідо може мати рацію Я також не розумію, що reduceробить.)
A = [1,2,3,4]
B = [2,5]
#A - B
x = list(set(A) - set(B))
#B - A
y = list(set(B) - set(A))
print x
print y
Ви хочете використовувати setзамість list.
Якщо ви хочете, щоб різниця рекурсивно заглиблювалася в елементи вашого списку, я написав пакет для python: https://github.com/erasmose/deepdiff
Встановити з PyPi:
pip install deepdiff
Якщо ви Python3, вам також потрібно встановити:
pip install future six
>>> from deepdiff import DeepDiff
>>> from pprint import pprint
>>> from __future__ import print_function
Цей же об’єкт повертається порожнім
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3}
>>> t2 = t1
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> print (ddiff.changes)
{}
Тип елемента змінився
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3}
>>> t2 = {1:1, 2:"2", 3:3}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> print (ddiff.changes)
{'type_changes': ["root[2]: 2=<type 'int'> vs. 2=<type 'str'>"]}
Значення товару змінилося
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3}
>>> t2 = {1:1, 2:4, 3:3}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> print (ddiff.changes)
{'values_changed': ['root[2]: 2 ====>> 4']}
Елемент додано та / або вилучено
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:4}
>>> t2 = {1:1, 2:4, 3:3, 5:5, 6:6}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> pprint (ddiff.changes)
{'dic_item_added': ['root[5, 6]'],
'dic_item_removed': ['root[4]'],
'values_changed': ['root[2]: 2 ====>> 4']}
Різна різниця
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":"world"}}
>>> t2 = {1:1, 2:4, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":"world!"}}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> pprint (ddiff.changes, indent = 2)
{ 'values_changed': [ 'root[2]: 2 ====>> 4',
"root[4]['b']:\n--- \n+++ \n@@ -1 +1 @@\n-world\n+world!"]}
>>>
>>> print (ddiff.changes['values_changed'][1])
root[4]['b']:
---
+++
@@ -1 +1 @@
-world
+world!
Різна різниця 2
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":"world!\nGoodbye!\n1\n2\nEnd"}}
>>> t2 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":"world\n1\n2\nEnd"}}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> pprint (ddiff.changes, indent = 2)
{ 'values_changed': [ "root[4]['b']:\n--- \n+++ \n@@ -1,5 +1,4 @@\n-world!\n-Goodbye!\n+world\n 1\n 2\n End"]}
>>>
>>> print (ddiff.changes['values_changed'][0])
root[4]['b']:
---
+++
@@ -1,5 +1,4 @@
-world!
-Goodbye!
+world
1
2
End
Зміна типу
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":[1, 2, 3]}}
>>> t2 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":"world\n\n\nEnd"}}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> pprint (ddiff.changes, indent = 2)
{ 'type_changes': [ "root[4]['b']: [1, 2, 3]=<type 'list'> vs. world\n\n\nEnd=<type 'str'>"]}
Різниця в списку
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":[1, 2, 3]}}
>>> t2 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":[1, 2]}}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> pprint (ddiff.changes, indent = 2)
{ 'list_removed': ["root[4]['b']: [3]"]}
Різниця у списку 2: Зауважте, що він НЕ враховує порядок
>>> # Note that it DOES NOT take order into account
... t1 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":[1, 2, 3]}}
>>> t2 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":[1, 3, 2]}}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> pprint (ddiff.changes, indent = 2)
{ }
Список, що містить словник:
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":[1, 2, {1:1, 2:2}]}}
>>> t2 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":[1, 2, {1:3}]}}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> pprint (ddiff.changes, indent = 2)
{ 'dic_item_removed': ["root[4]['b'][2][2]"],
'values_changed': ["root[4]['b'][2][1]: 1 ====>> 3"]}
найпростіший спосіб,
використовувати set (), різниця (set ())
list_a = [1,2,3]
list_b = [2,3]
print set(list_a).difference(set(list_b))
відповідь є set([1])
У випадку зі списком словників , рішення про розуміння повного списку працює, поки setрішення вирішується
TypeError: unhashable type: 'dict'
def diff(a, b):
return [aa for aa in a if aa not in b]
d1 = {"a":1, "b":1}
d2 = {"a":2, "b":2}
d3 = {"a":3, "b":3}
>>> diff([d1, d2, d3], [d2, d3])
[{'a': 1, 'b': 1}]
>>> diff([d1, d2, d3], [d1])
[{'a': 2, 'b': 2}, {'a': 3, 'b': 3}]
Переглядаючи TimeComplexity In-operator, в гіршому випадку він працює з O (n). Навіть для наборів.
Отже, порівнюючи два масиви, у кращому випадку буде мати TimeComplexity O (n) та O (n ^ 2).
Альтернативне (але, на жаль, більш складне) рішення, яке працює з O (n) у кращому та гіршому випадку, це таке:
# Compares the difference of list a and b
# uses a callback function to compare items
def diff(a, b, callback):
a_missing_in_b = []
ai = 0
bi = 0
a = sorted(a, callback)
b = sorted(b, callback)
while (ai < len(a)) and (bi < len(b)):
cmp = callback(a[ai], b[bi])
if cmp < 0:
a_missing_in_b.append(a[ai])
ai += 1
elif cmp > 0:
# Item b is missing in a
bi += 1
else:
# a and b intersecting on this item
ai += 1
bi += 1
# if a and b are not of same length, we need to add the remaining items
for ai in xrange(ai, len(a)):
a_missing_in_b.append(a[ai])
return a_missing_in_b
напр
>>> a=[1,2,3]
>>> b=[2,4,6]
>>> diff(a, b, cmp)
[1, 3]
set(b)алгоритму O (nlogn) замість Theta (n ^ 2)