Question

我有一组s和一组l，如下所示。

s = {1,2,3,4}
l = [{1}, {1,2,3}, {3}]

输出应为

out = [{1}, {1,2,3}, {3}]

我正在使用以下代码来完成它。但是我希望会有更快的方法吗？也许是某种广播？

out = [i.intersection(s) for i in l]

编辑

列表l的长度可以为1000个元素。

我的最终目标是创建一个矩阵，该矩阵的长度为l的元素的成对相交。因此s是l的元素。

out_matrix = list()
for s in l:
    out_matrix.append([len(i.intersection(s)) for i in l])

Answer 1

阅读此问题时，我的第一个念头是“确定，请使用numpy”。然后我决定做一些测试：

import numpy as np
from timeit import Timer

s = {1, 2, 3, 4}
l = [{1}, {1, 2, 3}, {3}] * 1000  # 3000 elements
arr = np.array(l)


def list_comp():
    [i.intersection(s) for i in l]


def numpy_arr():
    arr & s

print(min(Timer(list_comp).repeat(500, 500)))
print(min(Timer(numpy_arr).repeat(500, 500)))

此输出

# 0.05513364499999995
# 0.035647999999999236

所以numpy确实快一点。真的值得吗？不确定。对于3000个元素的列表，~0.02秒的差异可以忽略不计（尤其是考虑到我的测试甚至没有考虑创建arr所花费的时间这一事实）。

请记住，即使使用numpy，我们仍然处于O（n）的境地。差异是由于numpy将for循环推到C级，这比Python for循环固有地快。

将集合与python中的集合列表相交

1 个答案: