最快的方法找到两个列表的共同元素而不改变第一个列表的顺序答案

【问题标题】：fastest way find the common elements of two lists without changing the sequence of first list最快的方法找到两个列表的共同元素而不改变第一个列表的顺序
【发布时间】：2021-07-16 08:29:22
【问题描述】：

我有两个列表，

 l1 = [1,4,3,2,5]
 l2 = [4,3,2,10]

现在我想找到列表之间的共同元素，所以我使用以下代码，

list(set(l1).intersection(set(l2)))
>> [2, 3, 4]

但是它改变了l1的序列，我不想改变序列所以结果应该是，

>> [4, 3, 2]

寻找在不改变顺序的情况下最快的方法？

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ Python maintain order in intersection of lists

标签： python python-3.x list dictionary list-comprehension

【解决方案1】：

您可以使用l1 重新排序结果：

>>> sorted(set(l1).intersection(set(l2)), key=l1.index)
[4, 3, 2]

您也可以使用列表推导而不是集合交集，但我相信第一种方法通常会更快，具体取决于每个列表中的元素数量，因为搜索列表是 O(n) 而下面的解决方案变成 @ 987654324@:

>>> [i for i in l1 if i in l2]
[4, 3, 2]

最后，您可以通过将l2 转换为集合来优化理解方法：

>>> s2 = set(l2)
>>> [i for i in l1 if i in s2]
[4, 3, 2]

【讨论】：

只是添加一些分析——将 l2 转换为一个集合并对照它检查 l1 是有效的解决方案，应该使用。如果它们出现在 l1 中，它还会维护相同值的多个副本，维护顺序，并且做最少的工作。对于较大的输入，此处介绍的其他解决方案明显较慢。

【解决方案2】：

假设您想保留l1 的序列。如果x 存在于l2 中，则O(n^2) 时间复杂度的算法将找到l1 中的每个项目x。以下代码将起作用

common_elements = [x for x in l1 if x in l2]

您可以使用 map(dict) 将时间复杂度降低到 O(n)

lookup_map = {x: True for x in l2}
common_elements = [x for x in l1 if x in lookup_map]

编辑：发现 Python 的 set 是作为哈希映射实现的，并且查找在平均情况下需要 O(1) https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity，因此以下也应该有一个平均值。案例复杂度 O(n)

common_elements = [x for x in l1 if x in set(l2)]

【讨论】：

【解决方案3】：

最快的方法取决于数据，但这个解决方案应该是最快的方法之一

[x for x in [1, 4, 3, 2, 5] if x in {4, 3, 2, 10}]

【讨论】：