检查Python中的列表中是否存在某些内容

Question

我在Python中有一个元组列表,我有一个条件,我想只在元组不在列表中时才占用分支(如果它在列表中,那么我不想接受if分支)

if curr_x -1 > 0 and (curr_x-1 , curr_y) not in myList: 

    # Do Something

但这并不适合我.我做错了什么？

Answer 1

该错误可能在您的代码中的其他位置,因为它应该工作正常:

>>> 3 not in [2, 3, 4]
False
>>> 3 not in [4, 5, 6]
True

或者使用元组:

>>> (2, 3) not in [(2, 3), (5, 6), (9, 1)]
False
>>> (2, 3) not in [(2, 7), (7, 3), "hi"]
True

Answer 2

如何检查Python列表中是否包含某些内容？

最便宜，最易读的解决方案是使用in运算符（或在您的特定情况下为not in）。如文档中所述，

运营商in并not in进行会员资格测试。x in s评估 True是否x为的成员s，False否则为。x not in s返回的否定x in s。

另外，

运算符not in被定义为具有的真逆值in。

y not in x在逻辑上与相同not y in x。

这里有一些例子：

'a' in [1, 2, 3]
# False

'c' in ['a', 'b', 'c']
# True

'a' not in [1, 2, 3]
# True

'c' not in ['a', 'b', 'c']
# False

这也适用于元组，因为元组是可哈希的（由于它们也是不可变的）：

(1, 2) in [(3, 4), (1, 2)]
#  True

如果RHS上的对象定义了一个__contains__()方法，in则将在内部调用该方法，如文档“ 比较”部分的最后一段所述。

... in和not in，由可迭代或实现该__contains__()方法的类型支持 。例如，您可以（但不应）这样做：

[3, 2, 1].__contains__(1)
# True

in短路，因此，如果您的元素位于列表的开头，则in求值速度更快：

lst = list(range(10001))
%timeit 1 in lst
%timeit 10000 in lst  # Expected to take longer time.

68.9 ns ± 0.613 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
178 µs ± 5.01 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

如果您要做的不仅仅是检查项目是否在列表中，还可以使用以下选项：

• list.index可用于检索项目的索引。如果该元素不存在，ValueError则引发a。
• list.count 如果您要计算发生次数，可以使用。

XY问题：您考虑过sets吗？

问自己以下问题：

• 您是否需要检查一个项目是否在列表中多次？
• 此检查是在循环内完成还是要重复调用一个函数？
• 您存储在列表中的项目是否可哈希化？IOW，你可以打电话hash给他们吗？

如果您对这些问题的回答为“是”，则应改用“ a” set。s 的in隶属度检验list是O（n）时间复杂度。这意味着python必须对列表进行线性扫描，访问每个元素并将其与搜索项进行比较。如果您重复执行此操作，或者列表很大，那么此操作将产生开销。

set另一方面，对象会对其值进行哈希处理以进行恒定时间成员资格检查。也可以使用in以下命令进行检查：

1 in {1, 2, 3} 
# True

'a' not in {'a', 'b', 'c'}
# False

(1, 2) in {('a', 'c'), (1, 2)}
# True

如果您很不幸地要搜索/不搜索的元素位于列表的末尾，则python将一直扫描列表至末尾。从以下时间可以明显看出这一点：

l = list(range(100001))
s = set(l)

%timeit 100000 in l
%timeit 100000 in s

2.58 ms ± 58.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
101 ns ± 9.53 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

提醒一下，这是一个合适的选项，只要要存储和查找的元素是可哈希的即可。IOW，它们要么必须是不可变的类型，要么是必须实现的对象__hash__。