在python中删除多个列表中的几个项目的最有效方法？

概述我有几个项目列表.没有重复项,每个项目最多出现一次(通常,在所有列表中只出现一次).我还有一个要从此数据集中删除的项目列表.如何以最干净,最有效的方式完成？ 我已经读过,在python中,创建一个新对象通常比过滤一个对象更简单,更快.但我在基本测试中没有观察到： data = [[i*j for j in range(1, 1000)] for i in range(1, 1000)]kill 我有几个项目列表.没有重复项,每个项目最多出现一次(通常,在所有列表中只出现一次).我还有一个要从此数据集中删除的项目列表.如何以最干净,最有效的方式完成？

我已经读过,在python中,创建一个新对象通常比过滤一个对象更简单,更快.但我在基本测试中没有观察到：

data = [[i*j for j in range(1,1000)] for i in range(1,1000)]kill = [1456,1368,2200,36,850,9585,59588,60325,9520,9592,210,3]# Method 1 : 0.1990 secondsfor j in kill:    for i in data:        if j in i:            i.remove(j)# Method 2 : 0.1920 secondsfor i in data:    for j in kill:        if j in i:            i.remove(j)# Method 3 : 0.2790 secondsdata = [[j for j in i if j not in kill] for i in data]

哪种方法最适合在Python中使用？

解决方法 https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity

remove是O(n),因为它首先在列表中线性搜索,然后,如果找到它,则删除的对象之后的每个元素都会在内存中向左移动一个位置.因此,移除是相当昂贵的 *** 作.

因此,从长度为N的列表中删除M个项来得O(N * M)

在列表中也是O(n)因为我们需要按顺序搜索整个列表.因此,使用过滤器构建新列表也是O(N * M).但是,由于散列使得我们的滤波器O(N),在on set上是O(1)

因此,最好的解决方案是(我只是为了简单而使用平面列表,而不是嵌套)

def remove_kill_from_data(data,kill):    s = set(kill)    return [i for i in data if i not in kill]

如果你不关心保持秩序,这将更快(由于在C级完成,它仍然是O(N))

def remove_kill_from_data_unordered(data,kill):    s = set(kill)    d = set(data)    return d - s

应用于您的列表列表

kill_set = set(kill)[remove_kill_from_data(d,kill_set) for d in data]

一些时间(每次从静态数据复制)

%timeit method1(data,kill)210 ms ± 769 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,1 loop each)%timeit method2(data,kill)208 ms ± 2.89 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,1 loop each)%timeit method3(data,kill)272 ms ± 1.28 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,1 loop each)%timeit method4(data,kill)  # using remove_kill_from_data69.6 ms ± 1.33 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,10 loops each)%timeit method5(data,kill) # using remove_kill_from_data_unordered59.5 ms ± 3.7 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,10 loops each)

总结

以上是内存溢出为你收集整理的在python中删除多个列表中的几个项目的最有效方法？全部内容，希望文章能够帮你解决在python中删除多个列表中的几个项目的最有效方法？所遇到的程序开发问题。

如果觉得内存溢出网站内容还不错，欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。