Pythonでは、2つの一意ではない、順序付けられていないリストをどのように減算できますか? a = [0,1,2,1,0]
とb = [0, 1, 1]
があるとします。c = a - b
のようなことをして、c
を[2, 0]
にするか、[0, 2]
にするかは関係ありません。 aにbのすべての要素が含まれていない場合、これは例外をスローする必要があります。
これはセットとは異なることに注意してください! aとbの要素のセットの違いを見つけることに興味はありません。aとbの要素の実際のコレクションの違いに興味があります。
Forループでこれを行うことができ、aのbの最初の要素を検索してから、bおよびaなどから要素を削除します。しかし、これは私には魅力的ではなく、非常に非効率です(O(n^2)
time)。O(n log n)
timeでこれを実行しても問題ありません。
Python 2.7および3.2は、要素を要素の出現回数にマップする辞書である collections.Counter クラスを追加します。これはマルチセットとして使用できます。
ドキュメントによると、あなたはこのようなことをすることができるはずです(私はどちらのバージョンもインストールしていないので、テストされていません)。
from collections import Counter
a = Counter(0,1,2,1)
b = Counter(0,1,1)
print a - b # ignores items in b missing in a
# check every element in a is in b
# a[key] returns 0 if key not in a, instead of raising an exception
assert all(a[key] > b[key] for key in b)
編集:
2.5にこだわっているので、インポートしてみて、失敗した場合は独自のバージョンを定義できます。そうすれば、利用可能な場合は最新バージョンを入手し、利用できない場合は作業バージョンにフォールバックすることが確実になります。また、将来C実装に変換された場合、速度の改善から恩恵を受けるでしょう。
つまり.
try:
from collections import Counter
except ImportError:
class Counter(dict):
...
現在のPython source here を見つけることができます。
私は「for」はあなたが望むものではないことを知っていますが、それは簡単で明確です:
for x in b:
a.remove(x)
または、b
のメンバーがa
にない場合は、次を使用します。
for x in b:
if x in a:
a.remove(x)
私はもっと簡単な方法でそれをします:
a_b = [e for e in a if not e in b ]
.. wichが書いたように、これは間違っています-アイテムがリスト内で一意である場合にのみ機能します。そして、もしそうなら、使用する方が良い
a_b = list(set(a) - set(b))
Forループの反対意見はわかりません。Pythonにはマルチセットがないため、組み込みのコンテナを使用して支援することはできません。
(可能であれば)1行で何かを理解するのは恐らく複雑になるでしょう。読みやすさとKISSに進みます。 PythonはCではありません:)
Python 2.7+および3.0には collections.Counter (a.k.a. multiset)があります。ドキュメントは Recipe 576611:Counter class for Python 2.5:
from operator import itemgetter
from heapq import nlargest
from itertools import repeat, ifilter
class Counter(dict):
'''Dict subclass for counting hashable objects. Sometimes called a bag
or multiset. Elements are stored as dictionary keys and their counts
are stored as dictionary values.
>>> Counter('zyzygy')
Counter({'y': 3, 'z': 2, 'g': 1})
'''
def __init__(self, iterable=None, **kwds):
'''Create a new, empty Counter object. And if given, count elements
from an input iterable. Or, initialize the count from another mapping
of elements to their counts.
>>> c = Counter() # a new, empty counter
>>> c = Counter('gallahad') # a new counter from an iterable
>>> c = Counter({'a': 4, 'b': 2}) # a new counter from a mapping
>>> c = Counter(a=4, b=2) # a new counter from keyword args
'''
self.update(iterable, **kwds)
def __missing__(self, key):
return 0
def most_common(self, n=None):
'''List the n most common elements and their counts from the most
common to the least. If n is None, then list all element counts.
>>> Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)]
'''
if n is None:
return sorted(self.iteritems(), key=itemgetter(1), reverse=True)
return nlargest(n, self.iteritems(), key=itemgetter(1))
def elements(self):
'''Iterator over elements repeating each as many times as its count.
>>> c = Counter('ABCABC')
>>> sorted(c.elements())
['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C']
If an element's count has been set to zero or is a negative number,
elements() will ignore it.
'''
for elem, count in self.iteritems():
for _ in repeat(None, count):
yield elem
# Override dict methods where the meaning changes for Counter objects.
@classmethod
def fromkeys(cls, iterable, v=None):
raise NotImplementedError(
'Counter.fromkeys() is undefined. Use Counter(iterable) instead.')
def update(self, iterable=None, **kwds):
'''Like dict.update() but add counts instead of replacing them.
Source can be an iterable, a dictionary, or another Counter instance.
>>> c = Counter('which')
>>> c.update('witch') # add elements from another iterable
>>> d = Counter('watch')
>>> c.update(d) # add elements from another counter
>>> c['h'] # four 'h' in which, witch, and watch
4
'''
if iterable is not None:
if hasattr(iterable, 'iteritems'):
if self:
self_get = self.get
for elem, count in iterable.iteritems():
self[elem] = self_get(elem, 0) + count
else:
dict.update(self, iterable) # fast path when counter is empty
else:
self_get = self.get
for elem in iterable:
self[elem] = self_get(elem, 0) + 1
if kwds:
self.update(kwds)
def copy(self):
'Like dict.copy() but returns a Counter instance instead of a dict.'
return Counter(self)
def __delitem__(self, elem):
'Like dict.__delitem__() but does not raise KeyError for missing values.'
if elem in self:
dict.__delitem__(self, elem)
def __repr__(self):
if not self:
return '%s()' % self.__class__.__name__
items = ', '.join(map('%r: %r'.__mod__, self.most_common()))
return '%s({%s})' % (self.__class__.__name__, items)
# Multiset-style mathematical operations discussed in:
# Knuth TAOCP Volume II section 4.6.3 exercise 19
# and at http://en.wikipedia.org/wiki/Multiset
#
# Outputs guaranteed to only include positive counts.
#
# To strip negative and zero counts, add-in an empty counter:
# c += Counter()
def __add__(self, other):
'''Add counts from two counters.
>>> Counter('abbb') + Counter('bcc')
Counter({'b': 4, 'c': 2, 'a': 1})
'''
if not isinstance(other, Counter):
return NotImplemented
result = Counter()
for elem in set(self) | set(other):
newcount = self[elem] + other[elem]
if newcount > 0:
result[elem] = newcount
return result
def __sub__(self, other):
''' Subtract count, but keep only results with positive counts.
>>> Counter('abbbc') - Counter('bccd')
Counter({'b': 2, 'a': 1})
'''
if not isinstance(other, Counter):
return NotImplemented
result = Counter()
for elem in set(self) | set(other):
newcount = self[elem] - other[elem]
if newcount > 0:
result[elem] = newcount
return result
def __or__(self, other):
'''Union is the maximum of value in either of the input counters.
>>> Counter('abbb') | Counter('bcc')
Counter({'b': 3, 'c': 2, 'a': 1})
'''
if not isinstance(other, Counter):
return NotImplemented
_max = max
result = Counter()
for elem in set(self) | set(other):
newcount = _max(self[elem], other[elem])
if newcount > 0:
result[elem] = newcount
return result
def __and__(self, other):
''' Intersection is the minimum of corresponding counts.
>>> Counter('abbb') & Counter('bcc')
Counter({'b': 1})
'''
if not isinstance(other, Counter):
return NotImplemented
_min = min
result = Counter()
if len(self) < len(other):
self, other = other, self
for elem in ifilter(self.__contains__, other):
newcount = _min(self[elem], other[elem])
if newcount > 0:
result[elem] = newcount
return result
if __== '__main__':
import doctest
print doctest.testmod()
その後、書くことができます
a = Counter([0,1,2,1,0])
b = Counter([0, 1, 1])
c = a - b
print list(c.elements()) # [0, 2]
リスト内包表記を使用するには:
[i for i in a if not i in b or b.remove(i)]
トリックを行います。ただし、プロセスでbが変更されます。しかし、jkpとDyno Fuには、forループを使用する方が良いということに同意します。
おそらく、誰かがリストの内包表記を使用するより良い例を作成できますが、それでもKISSですか?
「1行にあるものはおそらく理解するのが恐ろしく複雑になる」というjkpのポイントを証明するために、1行のライナーを作成しました。これはあなたが実際に使用すべき解決策ではないと理解しているので、私を修正しないでください。デモンストレーション用です。
その値を追加した合計時間が、この値がaにある合計回数からbにある回数を引いた回数よりも小さい限り、値を1つずつ追加するという考え方です。
[ value for counter,value in enumerate(a) if a.count(value) >= b.count(value) + a[counter:].count(value) ]
ホラー!しかし、おそらく誰かがそれを改善することができますか?バグもありませんか?
編集:辞書データ構造の使用に関するDevin Jeanpierreのコメントを見て、このonelinerを思いつきました。
sum([ [value]*count for value,count in {value:a.count(value)-b.count(value) for value in set(a)}.items() ], [])
より良いが、それでも読めない。
比較的長いですが、効率的で読みやすいソリューションです。 O(n)です。
def list_diff(list1, list2):
counts = {}
for x in list1:
try:
counts[x] += 1
except:
counts[x] = 1
for x in list2:
try:
counts[x] -= 1
if counts[x] < 0:
raise ValueError('All elements of list2 not in list2')
except:
raise ValueError('All elements of list2 not in list1')
result = []
for k, v in counts.iteritems():
result += v*[k]
return result
a = [0, 1, 1, 2, 0]
b = [0, 1, 1]
%timeit list_diff(a, b)
%timeit list_diff(1000*a, 1000*b)
%timeit list_diff(1000000*a, 1000000*b)
100000 loops, best of 3: 4.8 µs per loop
1000 loops, best of 3: 1.18 ms per loop
1 loops, best of 3: 1.21 s per loop
これを行うには、map
コンストラクトを使用できます。見た目は大丈夫ですが、map
行自体がNone
sのリストを返すことに注意してください。
a = [1, 2, 3]
b = [2, 3]
map(lambda x:a.remove(x), b)
a
次のようなものを試すことができます:
class mylist(list):
def __sub__(self, b):
result = self[:]
b = b[:]
while b:
try:
result.remove(b.pop())
except ValueError:
raise Exception("Not all elements found during subtraction")
return result
a = mylist([0, 1, 2, 1, 0] )
b = mylist([0, 1, 1])
>>> a - b
[2, 0]
ただし、[1、2、3]-[5、6]が何を出力するかを定義する必要があります。ValueErrorを無視する理由は[1、2、3]であると思います。
編集:a
にすべての要素が含まれていない場合、ValueErrorを渡す代わりに例外を追加する必要があることがわかりました。
私はもっとエレガントな解決策を見つけようとしましたが、できることは基本的にダイノ・フーが言ったのと同じことでした:
from copy import copy
def subtract_lists(a, b):
"""
>>> a = [0, 1, 2, 1, 0]
>>> b = [0, 1, 1]
>>> subtract_lists(a, b)
[2, 0]
>>> import random
>>> size = 10000
>>> a = [random.randrange(100) for _ in range(size)]
>>> b = [random.randrange(100) for _ in range(size)]
>>> c = subtract_lists(a, b)
>>> assert all((x in a) for x in c)
"""
a = copy(a)
for x in b:
if x in a:
a.remove(x)
return a