Как найти совпадения в массиве python

Один из способов решения этой задачи — использовать словарь. Можно создать словарь, в котором каждому элементу списка соответствует количество его повторений, и в цикле перебрать элементы списка, добавляя их в словарь.

Вот пример такой функции:

def count_repeats(lst):
    """
    Возвращает словарь, в котором каждому элементу списка lst соответствует
    количество его повторений.
    """
    repeats = {}
    for item in lst:
        if item in repeats:
            repeats[item] += 1
        else:
            repeats[item] = 1
    return repeats



# Пример использования функции
lst = [10, 10, 23, 10, 123, 66, 78, 123]
repeats = count_repeats(lst)
print(repeats)  # {10: 3, 123: 2}

Функция count_repeats принимает на вход список lst, перебирает его элементы и добавляет их в словарь repeats. Если элемент уже есть в словаре, то увеличивается значение соответствующей пары ключ-значение, если же элемента еще нет в словаре, то добавляется пара с ключом равным этому элементу и значением 1.

Вы можете использовать эту функцию, чтобы найти повторяющиеся элементы в списке и количество их повторений.

Вы также можете использовать функцию Counter из модуля collections, чтобы посчитать количество повторений элементов списка. Эта функция возвращает словарь, в котором каждому элементу списка соответствует количество его повторений.

Вот пример кода, который использует функцию Counter:

from collections import Counter

def count_repeats(lst):
    """
    Возвращает словарь, в котором каждому элементу списка lst соответствует
    количество его повторений.
    """
    return Counter(lst)


# Пример использования функции
lst = [10, 10, 23, 10, 123, 66, 78, 123]
repeats = count_repeats(lst)
print(repeats)  # Counter({10: 3, 123: 2})

В этом коде сначала импортируется модуль collections и функция Counter, а затем определяется функция count_repeats, которая принимает список lst и возвращает результат вызова функции Counter на этом списке.

Вы также можете использовать функцию most_common из модуля collections, чтобы найти топ-N самых часто встречающихся элементов в списке. Эта функция принимает список и число N, и возвращает список кортежей, каждый из которых содержит элемент и количество его повторений.

Вот пример кода, который использует функцию most_common:

from collections import Counter

def find_top_repeats(lst, n):
    """
    Возвращает топ-N самых часто встречающихся элементов в списке lst.
    """
    return Counter(lst).most_common(n)


# Пример использования функции
lst = [10, 10, 23, 10, 123, 66, 78, 123]
top_repeats = find_top_repeats(lst, 2)
print(top_repeats)  # [(10, 3), (123, 2)]

В этом коде сначала импортируется модуль collections и функция Counter, а затем определяется функция find_top_repeats, которая принимает список lst и число n, и возвращает результат вызова функции most_common

Если вам нужно найти только уникальные элементы в списке, то можете использовать функцию set. Эта функция создает множество из элементов списка, удаляя повторяющиеся элементы. Множество не содержит повторяющихся элементов, поэтому вы можете использовать его, чтобы найти уникальные элементы в списке.

Вот пример кода, который использует функцию set:

def find_unique(lst):
    """
    Возвращает список уникальных элементов в списке lst.
    """
    return list(set(lst))


# Пример использования функции
lst = [10, 10, 23, 10, 123, 66, 78, 123]
unique = find_unique(lst)
print(unique)  # [66, 78, 10, 123, 23]

В этом коде определяется функция find_unique, которая принимает список lst и возвращает список уникальных элементов. Для этого список преобразуется в множество

Если вам нужно найти только уникальные элементы в списке и посчитать их количество, то можете соединить два предыдущих подхода: сначала использовать функцию set для нахождения уникальных элементов, а затем функцию count_repeats для подсчета их количества.

Вот пример кода, который реализует этот подход:

def count_unique(lst):
    """
    Возвращает словарь, в котором каждому уникальному элементу списка lst соответствует
    количество его повторений.
    """
    repeats = {}
    for item in set(lst):
        repeats[item] = lst.count(item)
    return repeats


# Пример использования функции
lst = [10, 10, 23, 10, 123, 66, 78, 123]
unique_counts = count_unique(lst)
print(unique_counts)  # {66: 1, 78: 1, 10: 3, 123: 2}

В этом коде определяется функция count_unique, которая принимает список lst и возвращает словарь, в котором каждому уникальному элементу списка

Источник

Create a generator

Generators are fast and use a tiny memory footprint. They give you flexibility in how you use the result.

def indices(iter, val):
    """Generator: Returns all indices of val in iter
    Raises a ValueError if no val does not occur in iter
    Passes on the AttributeError if iter does not have an index method (e.g. is a set)
    """
    i = -1
    NotFound = False
    while not NotFound:
        try:
            i = iter.index(val, i+1)
        except ValueError:
            NotFound = True
        else:
            yield i
    if i == -1:
        raise ValueError("No occurrences of {v} in {i}".format(v = val, i = iter))

The above code can be use to create a list of the indices: list(indices(input,value)); use them as dictionary keys: dict(indices(input,value)); sum them: sum(indices(input,value)); in a for loop for index_ in indices(input,value):; …etc… without creating an interim list/tuple or similar.

In a for loop you will get your next index back when you call for it, without waiting for all the others to be calculated first. That means: if you break out of the loop for some reason you save the time needed to find indices you never needed.

How it works

  • Call .index on the input iter to find the next occurrence of
    val
  • Use the second parameter to .index to start at the point
    after the last found occurrence
  • Yield the index
  • Repeat until index raises a ValueError

Alternative versions

I tried four different versions for flow control; two EAFP (using try - except) and two TBYL (with a logical test in the while statement):

  1. «WhileTrueBreak»: while True: … except ValueError: break. Surprisingly, this was usually a touch slower than option 2 and (IMV) less readable
  2. «WhileErrFalse»: Using a bool variable err to identify when a ValueError is raised. This is generally the fastest and more readable than 1
  3. «RemainingSlice»: Check whether val is in the remaining part of the input using slicing: while val in iter[i:]. Unsurprisingly, this does not scale well
  4. «LastOccurrence»: Check first where the last occurrence is, keep going while i < last

The overall performance differences between 1,2 and 4 are negligible, so it comes down to personal style and preference. Given that .index uses ValueError to let you know it didn’t find anything, rather than e.g. returning None, an EAFP-approach seems fitting to me.

Here are the 4 code variants and results from timeit (in milliseconds) for different lengths of input and sparsity of matches

@version("WhileTrueBreak", versions)
def indices2(iter, val):
    i = -1
    while True:
        try:
            i = iter.index(val, i+1)
        except ValueError:
            break
        else:
            yield i

@version("WhileErrFalse", versions)
def indices5(iter, val):
    i = -1
    err = False
    while not err:
        try:
            i = iter.index(val, i+1)
        except ValueError:
            err = True
        else:
            yield i

@version("RemainingSlice", versions)
def indices1(iter, val):
    i = 0
    while val in iter[i:]:
        i = iter.index(val, i)
        yield i
        i += 1

@version("LastOccurrence", versions)
def indices4(iter,val):
    i = 0
    last = len(iter) - tuple(reversed(iter)).index(val)
    while i < last:
        i = iter.index(val, i)
        yield i
        i += 1

Length: 100, Ocurrences: 4.0%
{'WhileTrueBreak': 0.0074799987487494946, 'WhileErrFalse': 0.006440002471208572, 'RemainingSlice': 0.01221001148223877, 'LastOccurrence': 0.00801000278443098}
Length: 1000, Ocurrences: 1.2%
{'WhileTrueBreak': 0.03101000329479575, 'WhileErrFalse': 0.0278000021353364, 'RemainingSlice': 0.08278000168502331, 'LastOccurrence': 0.03986000083386898}
Length: 10000, Ocurrences: 2.05%
{'WhileTrueBreak': 0.18062000162899494, 'WhileErrFalse': 0.1810499932616949, 'RemainingSlice': 2.9145700042136014, 'LastOccurrence': 0.2049500006251037}
Length: 100000, Ocurrences: 1.977%
{'WhileTrueBreak': 1.9361200043931603, 'WhileErrFalse': 1.7280600033700466, 'RemainingSlice': 254.4725100044161, 'LastOccurrence': 1.9101499929092824}
Length: 100000, Ocurrences: 9.873%
{'WhileTrueBreak': 2.832529996521771, 'WhileErrFalse': 2.9984100023284554, 'RemainingSlice': 1132.4922299943864, 'LastOccurrence': 2.6660699979402125}
Length: 100000, Ocurrences: 25.058%
{'WhileTrueBreak': 5.119729996658862, 'WhileErrFalse': 5.2082200068980455, 'RemainingSlice': 2443.0577100021765, 'LastOccurrence': 4.75954000139609}
Length: 100000, Ocurrences: 49.698%
{'WhileTrueBreak': 9.372120001353323, 'WhileErrFalse': 8.447749994229525, 'RemainingSlice': 5042.717969999649, 'LastOccurrence': 8.050809998530895}

Источник

В этом посте мы обсудим, как найти повторяющиеся элементы в списке в Python.

1. Использование index() функция

Простое решение состоит в том, чтобы выполнить итерацию по списку с индексами, используя понимание списка, и проверить наличие другого вхождения каждого встреченного элемента, используя index() функция. Временная сложность этого решения будет квадратичной, а код не обрабатывает повторяющиеся элементы в выводе.

if __name__ == ‘__main__’:

    nums = [1, 5, 2, 1, 4, 5, 1]

    dup = [x for i, x in enumerate(nums) if i != nums.index(x)]

    print(dup)  # [1, 5, 1]

Скачать  Выполнить код

2. Использование оператора In

Кроме того, вы можете использовать нарезку с in оператор для поиска в уже посещенной части списка. Временная сложность решения остается квадратичной и позволяет повторять элементы на выходе.

if __name__ == ‘__main__’:

    nums = [1, 5, 2, 1, 4, 5, 1]

    dup = [x for i, x in enumerate(nums) if x in nums[:i]]

    print(dup)  # [1, 5, 1]

Скачать  Выполнить код

3. Использование набора (эффективно)

Чтобы повысить производительность и выполнить работу за линейное время, вы можете использовать set структура данных.

if __name__ == ‘__main__’:

    nums = [1, 5, 2, 1, 4, 5, 1]

    visited = set()

    dup = [x for x in nums if x in visited or (visited.add(x) or False)]

    print(dup)  # [1, 5, 1]

Скачать  Выполнить код

 
Чтобы получить каждый дубликат только один раз, вы можете использовать понимание множества, как показано ниже:

if __name__ == ‘__main__’:

    nums = [1, 5, 2, 1, 4, 5, 1]

    visited = set()

    dup = {x for x in nums if x in visited or (visited.add(x) or False)}

    print(dup)  # {1, 5}

Скачать  Выполнить код

4. Использование count() функция

Вот альтернативное решение с использованием count() Функция, которая обеспечивает простой и понятный способ выявления дубликатов в списке. Это не рекомендуется для больших списков, поскольку временная сложность является квадратичной.

if __name__ == ‘__main__’:

    nums = [1, 5, 2, 1, 4, 5, 1]

    dup = {x for x in nums if nums.count(x) > 1}

    print(dup)  # {1, 5}

Скачать  Выполнить код

5. Использование iteration_utilities модуль

Наконец, iteration_utilities модуль предлагает duplicates функция, которая дает повторяющиеся элементы. Вы можете использовать это как:

from iteration_utilities import duplicates

if __name__ == ‘__main__’:

    nums = [1, 5, 2, 1, 4, 5, 1]

    dup = list(duplicates(nums))

    print(dup)        # [1, 5, 1]

 
Чтобы получить каждый дубликат только один раз, объедините его с unique_everseen():

from iteration_utilities import unique_everseen

if __name__ == ‘__main__’:

    nums = [1, 5, 2, 1, 4, 5, 1]

    dup = unique_everseen(duplicates(nums))

    print(dup)        # [1, 5]

Это все, что касается поиска повторяющихся элементов в списке в Python.

 
Также см:

Удалить повторяющиеся значения из списка Python

Источник

Чтобы найти уникальные элементы списка, вы можете воспользоваться набором в Python или использовать цикл for и перебирать, чтобы проверить, является ли элемент уникальным или нет.

Элемент считается уникальным, если он встречался в списке только один раз.

В этом руководстве мы напишем примеры программ, которые помогут нам найти уникальные элементы списка.

Пример 1: с помощью набора

Список в Python – это упорядоченный набор элементов, с разрешенными дубликатами.

Set – это набор уникальных элементов. Мы можем использовать это свойство, чтобы получить только уникальные элементы списка.

Передайте список в качестве аргумента конструктору набора, и он вернет набор уникальных элементов.

В следующей программе мы возьмем список чисел и создадим из него набор с помощью конструктора набора. 

myList = [9, 1, 5, 9, 4, 2, 7, 2, 9, 5, 3]
mySet = set(myList)
print(mySet)

Вывод: 

{1, 2, 3, 4, 5, 7, 9}

В получившийся набор попали только уникальные элементы.

Пример 2: с помощью цикла For Loop

Мы также можем использовать оператор цикла, например While Loop или For Loop, для перебора элементов списка и проверки того, появился ли элемент только один раз.

В следующей программе мы будем использовать вложенный цикл for, который предназначен для проверки уникальности каждого элемента. Внутренний цикл for предназначен для сравнения этого элемента с собранными уникальными элементами.

Алгоритм:

  1. Прочтите или возьмите список myList.
  2. Инициализируйте пустой список uniqueList.
  3. Для каждого элемента:
    1. Предположим, что этого элемента нет в myList – инициализировать itemExist значением False.
    2. Для каждого элемента x в uniqueList:
      1. Проверьте, равен ли элемент x. Если да, то этот элемент уже есть в вашем uniqueList. Установите для itemExist значение True и прервите цикл.
    3. Если itemExist имеет значение False, добавьте элемент в uniqueList.
    4. uniqueList содержит уникальные элементы myList:
      1. Предположим, что этого элемента нет в myList – инициализировать itemExist значением False.
      2. Для каждого элемента x в uniqueList:
        1. Проверьте, равен ли элемент x. Если да, то этот элемент уже есть в вашем uniqueList. Установите для itemExist значение True и прервите цикл.
        2. Если itemExist имеет значение False, добавьте элемент в uniqueList.
        3. Проверьте, равен ли элемент x. Если да, то этот элемент уже есть в вашем uniqueList. Установите для itemExist значение True и прервите цикл.
myList = [9, 1, 5, 9, 4, 2, 7, 2, 9, 5, 3]
uniqueList = []
 
for item in myList :
    itemExist = False
    for x in uniqueList :
        if x == item :
            itemExist = True
            break
    if not itemExist :
        uniqueList.append(item)

print(uniqueList)

Вывод: 

[9, 1, 5, 4, 2, 7, 3]

Преимущество этого процесса в том, что порядок уникальных элементов не меняется.

Поиск повторяющихся элементов в списке

Чтобы найти только повторяющиеся элементы в списке в Python, вы можете проверить вхождения каждого элемента в списке и добавить его в дубликаты, если количество вхождений этого элемента больше одного.

Элемент считается дублированным, если он встречается в списке более одного раза.

В этом руководстве мы напишем примеры программ, которые помогут нам найти повторяющиеся элементы в списке.

Пример 1

В следующей программе мы возьмем список чисел и создадим из него набор с помощью конструктора набора. 

myList = [9, 1, 5, 9, 4, 2, 7, 2, 9, 5, 3]
occurrences = []
 
for item in myList :
    count = 0
    for x in myList :
        if x == item :
            count += 1
    occurrences.append(count)

duplicates = set()
index = 0
while index < len(myList) :
    if occurrences[index] != 1 :
        duplicates.add(myList[index])
    index += 1

print(duplicates)

Вывод: 

{9, 2, 5}

В результирующий набор попали только повторяющиеся элементы.

This div height required for enabling the sticky sidebar

Источник

Содержание

  1. Введение
  2. Поиск одинаковых элементов в списке с помощью словаря
  3. Поиск одинаковых элементов в списке с помощью модуля collections
  4. Поиск одинаковых элементов в списке с помощью функции filter()
  5. Заключение

Введение

В данной статье разберём три способа нахождения повторяющихся элементов в неупорядоченном списке Python.

Поиск одинаковых элементов в списке с помощью словаря

Для начала создадим неупорядоченный список с числами и пустой словарь:

unordered_list = [6, 6, 8, 7, 5, 1, 4, 5, 4, 7]
duplicate_elements = {}

Теперь пройдёмся по нашему неупорядоченному списку при помощи цикла for. Внутри цикла добавим условие, что если итерабельный элемент присутствует в словаре duplicate_elements, то прибавляем к значению ключа единицу, т.к. этот элемент уже присутствует в словаре, и был найден его дубликат. Если же условие оказалось ложным, то сработает else, где в словарь будет добавляться новый ключ, которого в нём ранее не было:

unordered_list = [6, 6, 8, 7, 5, 1, 4, 5, 4, 7]
duplicate_elements = {}

for item in unordered_list:
    if item in duplicate_elements:
        duplicate_elements[item] += 1
    else: 
        duplicate_elements[item] = 1

Выведем результат:

unordered_list = [6, 6, 8, 7, 5, 1, 4, 5, 4, 7]
duplicate_elements = {}

for item in unordered_list:
    if item in duplicate_elements:
        duplicate_elements[item] += 1
    else: 
        duplicate_elements[item] = 1

print(duplicate_elements)

# Вывод: {6: 2, 8: 1, 7: 2, 5: 2, 1: 1, 4: 2}

В выводе мы видим, что было найдено две шестёрки, одна восьмёрка, две семёрки, две пятёрки, одна единица и две четвёрки.

Поиск одинаковых элементов в списке с помощью модуля collections

В данном способе для поиска одинаковых элементов в неупорядоченном списке мы будем использовать модуль collections, а точнее класс Counter из него. Сам модуль входит в стандартную библиотеку Python, поэтому устанавливать его не придётся.

Для начала импортируем сам модуль collections и добавим неупорядоченный список:

import collections

unordered_list = [6, 6, 8, 7, 5, 1, 4, 5, 4, 7]

Далее при помощи класса Counter из модуля collections подсчитаем количество повторяющихся элементов:

import collections

unordered_list = [6, 6, 8, 7, 5, 1, 4, 5, 4, 7]
count_frequency = collections.Counter(unordered_list)

Выведем результат в виде словаря:

import collections

unordered_list = [6, 6, 8, 7, 5, 1, 4, 5, 4, 7]
count_frequency = collections.Counter(unordered_list)
print(dict(count_frequency))

# Вывод: {6: 2, 8: 1, 7: 2, 5: 2, 1: 1, 4: 2}

Поиск одинаковых элементов в списке с помощью функции filter()

В данном способе мы просто будем выводить повторяющиеся элементы в списке, но не указывать количество их повторений.

При помощи функции filter() отфильтруем наш список. Внутри неё анонимной функцией lambda будем производить проверку поэлементно, и если определённый элемент встречается больше одного раза, мы добавляем его в count_frequency:

unordered_list = [6, 6, 8, 7, 5, 1, 4, 5, 4, 7]

count_frequency = filter(lambda x: unordered_list.count(x) > 1, unordered_list)

При помощи функции set() преобразуем полученные данные в count_frequency в множество, а множество в список:

unordered_list = [6, 6, 8, 7, 5, 1, 4, 5, 4, 7]

count_frequency = filter(lambda x: unordered_list.count(x) > 1, unordered_list)
count_frequency = list(set(count_frequency))

Выведем полученный результат:

unordered_list = [6, 6, 8, 7, 5, 1, 4, 5, 4, 7]

count_frequency = filter(lambda x: unordered_list.count(x) > 1, unordered_list)
count_frequency = list(set(count_frequency))

print(count_frequency)

# Вывод: [4, 5, 6, 7]

Т.е. в неупорядоченном списке повторяются четвёрки, пятёрки, шестёрки и семёрки.

Заключение

В ходе статьи мы с Вами разобрали целых три способа нахождения повторяющихся элементов в списке Python. Надеюсь Вам понравилась статья, желаю удачи и успехов! 🙂

Источник

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Специалист по закупкам как составить резюме
  • Как найти номер уин гто по фамилии
  • Как найти штраф по номеру постановления госуслуги
  • Как исправить файл rtf на
  • Как найти планшет который потерялся дома