Python中确定两个范围中哪些值重叠的最佳方法是什么？
例如：
x = range(1,10)
y = range(8,20)
(The answer I am looking for would be the integers 8 and 9.)
给定范围x，迭代另一个范围的最佳方法是什么，y并输出两个范围共享的所有值？在此先感谢您的帮助。
修改
作为后续行动，我意识到我还需要知道x是否与y重叠。我正在寻找一种方法来迭代一系列范围，并做一些重叠范围的额外事情。是否有一个简单的True / False语句来实现这个目标？
答案 0 :(得分：58)
如果步骤始终为+1（这是范围的默认值），则以下应该比将每个列表转换为集合或迭代任一列表更有效：
range(max(x[0], y[0]), min(x[-1], y[-1])+1)
答案 1 :(得分：43)
尝试使用set intersection：
>>> x = range(1,10)
>>> y = range(8,20)
>>> xs = set(x)
>>> xs.intersection(y)
set([8, 9])
请注意intersection接受任何iterable作为参数（y不需要转换为 set 进行操作）。
有一个等同于intersection方法的运算符：&但在这种情况下，它是requires both arguments to be sets。
答案 2 :(得分：13)
您可以使用set，但请注意set(list)会从list删除所有重复的条目：
>>> x = range(1,10)
>>> y = range(8,20)
>>> list(set(x) & set(y))
[8, 9]
答案 3 :(得分：9)
一种选择是使用列表理解，如：
x = range(1,10)
y = range(8,20)
z = [i for i in x if i in y]
print z
答案 4 :(得分：4)
对于“if x是否与y重叠”：
for a,b,c,d in ((1,10,10,14),
(1,10,9,14),
(1,10,4,14),
(1,10,4,10),
(1,10,4,9),
(1,10,4,7),
(1,10,1,7),
(1,10,-3,7),
(1,10,-3,2),
(1,10,-3,1),
(1,10,-11,-5)):
x = range(a,b)
y = range(c,d)
print 'x==',x
print 'y==',y
b = not ((x[-1]<y[0]) or (y[-1]<x[0]))
print ' x %s y' % ("does not overlap"," OVERLAPS ")[b]
print
结果
x== [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y== [10, 11, 12, 13]
x does not overlap y
x== [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y== [9, 10, 11, 12, 13]
x OVERLAPS y
x== [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y== [4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]
x OVERLAPS y
x== [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y== [4, 5, 6, 7, 8, 9]
x OVERLAPS y
x== [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y== [4, 5, 6, 7, 8]
x OVERLAPS y
x== [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y== [4, 5, 6]
x OVERLAPS y
x== [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y== [1, 2, 3, 4, 5, 6]
x OVERLAPS y
x== [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y== [-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
x OVERLAPS y
x== [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y== [-3, -2, -1, 0, 1]
x OVERLAPS y
x== [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y== [-3, -2, -1, 0]
x does not overlap y
x== [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y== [-11, -10, -9, -8, -7, -6]
x does not overlap y
速度比较：
from time import clock
x = range(-12,15)
y = range(-5,3)
te = clock()
for i in xrange(100000):
w = set(x).intersection(y)
print ' set(x).intersection(y)',clock()-te
te = clock()
for i in xrange(100000):
w = range(max(x[0], y[0]), min(x[-1], y[-1])+1)
print 'range(max(x[0], y[0]), min(x[-1], y[-1])+1)',clock()-te
结果
set(x).intersection(y) 0.951059981087
range(max(x[0], y[0]), min(x[-1], y[-1])+1) 0.377761978129
这些执行次数的比率为2.5
答案 5 :(得分：1)
如果要查找具有任意步骤的范围重叠，可以使用我提供的包https://github.com/avnr/rangeplus 与Python range（）兼容的Range（）类，以及包括交叉点在内的一些好东西：
>>> from rangeplus import Range
>>> Range(1, 100, 3) & Range(2, 100, 4)
Range(10, 100, 12)
>>> Range(200, -200, -7) & range(5, 80, 2) # can intersect with Python range() too
Range(67, 4, -14)
Range（）也可以是未绑定的（当stop为None时，Range继续到+/-无穷大）：
>>> Range(1, None, 3) & Range(3, None, 4)
Range(7, None, 12)
>>> Range(253, None, -3) & Range(208, 310, 5)
Range(253, 207, -15)
计算交集，而不是迭代，这使得实现的效率独立于Range（）的长度。
答案 6 :(得分：1)
如果您要查找两个实值有界区间之间的重叠，那么这很好：
def overlap(start1, end1, start2, end2):
"""how much does the range (start1, end1) overlap with (start2, end2)"""
return max(max((end2-start1), 0) - max((end2-end1), 0) - max((start2-start1), 0), 0)
我在任何地方都无法在线找到它，所以我想到了这个问题，并在这里发布。
答案 7 :(得分：1)
这是步长为1的情况下（99％的时间）的简单范围的答案，当使用集比较长距离时，这可以快2500倍（如基准测试所示）只是想知道是否有重叠）：
x = range(1,10)
y = range(8,20)
def range_overlapping(x, y):
if x.start == x.stop or y.start == y.stop:
return False
return ((x.start < y.stop and x.stop > y.start) or
(x.stop > y.start and y.stop > x.start))
>>> range_overlapping(x, y)
True
要查找重叠值：
def overlap(x, y):
if not range_overlapping(x, y):
return set()
return set(range(max(x.start, y.start), min(x.stop, y.stop)+1))
视觉帮助：
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基准：
x = range(1,10)
y = range(8,20)
In [151]: %timeit set(x).intersection(y)
2.74 µs ± 11.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
In [152]: %timeit range_overlapping(x, y)
1.4 µs ± 2.91 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
结论：即使在较小范围内，速度也要快两倍。
x = range(1,10000)
y = range(50000, 500000)
In [155]: %timeit set(x).intersection(y)
43.1 ms ± 158 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
In [156]: %timeit range_overlapping(x, y)
1.75 µs ± 88.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
结论：您想在这种情况下使用range_overlapping功能，因为它快2500倍（我的个人记录处于加速状态）
答案 8 :(得分：1)
以上答案似乎过于复杂。这一衬板在Python3中完美工作，将范围作为输入和输出。它还处理非法范围。要获得这些值，请遍历结果（如果没有）。
# return overlap range for two range objects or None if no ovelap
# does not handle step!=1
def range_intersect(r1, r2):
return range(max(r1.start,r2.start), min(r1.stop,r2.stop)) or None
答案 9 :(得分：0)
假设您专门使用范围，步长为def range_intersect(range_x,range_y):
if len(range_x) == 0 or len(range_y) == 0:
return []
# find the endpoints
x = (range_x[0], range_x[-1]) # from the first element to the last, inclusive
y = (range_y[0], range_y[-1])
# ensure min is before max
# this can be excluded if the ranges must always be increasing
x = tuple(sorted(x))
y = tuple(sorted(y))
# the range of the intersection is guaranteed to be from the maximum of the min values to the minimum of the max values, inclusive
z = (max(x[0],y[0]),min(x[1],y[1]))
if z[0] < z[1]:
return range(z[0], z[1] + 1) # to make this an inclusive range
else:
return [] # no intersection
，您可以使用数学快速完成。
Placemark在一对范围内，每个范围超过10 ^ 7个元素，这需要不到一秒钟，与重叠的元素数量无关。我尝试了10 ^ 8左右的元素，但我的计算机冻结了一段时间。我怀疑你是否会长期使用列表。
答案 10 :(得分：0)
此解决方案生成的整数位于 range 内存中任意数量的 O(1) 对象的交集。
披露：我从 Python Chat 的一个用户那里得到了这个，在我尝试了其他东西之后......不太优雅。
def range_intersection(*ranges):
ranges = set(ranges) # `range` is hashable so we can easily eliminate duplicates
if not ranges: return
shortest_range = min(ranges, key=len) # we will iterate over one, so choose the shortest one
ranges.remove(shortest_range) # note: `range` has a length, so we can use `len`
for i in shortest_range:
if all(i in range_ for range_ in ranges): yield i # Finally, `range` implements `__contains__`
# by checking if an iteger satisfies it's simple formula
OP 的问题
x = range(1,10)
y = range(8,20)
list(range_intersection(x, y))
[8, 9]
我的例子
limit = 10_000
list(range_intersection(
range(2, limit, 2),
range(3, limit, 3),
range(5, limit, 5),
range(41, limit, 41),
))
[1230, 2460, 3690, 4920, 6150, 7380, 8610, 9840]