Сравнение неупорядоченных списков на равенство в Python
Быстрый ответ
В качестве первоначального варианта сравнения неупорядоченных списков можно использовать collections.Counter
:
from collections import Counter
# Есть ли эквивалентность между нашими списками? Проверим это.
эквивалентны = Counter(список1) == Counter(список2)
# Например:
эквивалентны = Counter([1, 2, 3]) == Counter([3, 2, 1]) # Это правда
collections.Counter
рассматривает списки как мультимножества, поэтому порядок элементов при сравнении не учитывается.
Проблема дублирующихся элементов
Функция Python set()
эффективна при работе с неупорядоченными множествами, однако она игнорирует дублированные элементы, так как имеет дело только с уникальными значениями:
эквивалентны_с_множеством = set(['яблоко', 'яблоко', 'банан']) == set(['банан', 'яблоко']) # Это неверно, так как set() не учел второе яблоко.
Для учёта дубликатов следует использовать collections.Counter()
, который подсчитывает количество элементов каждого типа:
from collections import Counter
эквивалентны = Counter(['яблоко', 'яблоко', 'банан']) == Counter(['банан', 'яблоко', 'яблоко']) # Это правда, ведь Counter() учел каждое "яблоко".
Когда важен порядок: сортировка списков
Если порядок элементов играет ключевую роль, то можно воспользоваться функцией sorted()
:
эквивалентны = sorted(список1) == sorted(список2)
# Например:
эквивалентны = sorted(['яблоко', 'банан', 'яблоко']) == sorted(['банан', 'яблоко', 'яблоко']) # Это правда, отсортированные списки идентичны.
Помните, что использование sorted()
– это путь к восстановлению порядка в данных!
Эффективное программирование — залог успешной работы
Когда обрабатываете большие списки, не забудьте об эффективности вашего кода. Подсчёт длины списков позволяет избежать ненужных операций:
# Эффективная стратегия обнаружения различий
if len(список1) != len(список2):
эквивалентны = False
else:
эквивалентны = Counter(список1) == Counter(список2)
Визуализация
Самый визуальный путь понять – визуализировать.
Представим, что мы хотим сравнить две горсти цветных бусинок и установить, одинаковы ли они по составу, не обращая внимания на их порядок:
Набор А: [🔵, 🔴, 🟢, 🟡]
Набор B: [🟢, 🔴, 🔵, 🟡]
Для определения эквивалентности, устанавливаем взаимное соответствие между бусинками из разных наборов:
🔵 ↔️ 🔵
🔴 ↔️ 🔴
🟢 ↔️ 🟢
🟡 ↔️ 🟡
Итак, оба набора оказались эквивалентными.
Решение проблем: При возникновении трудностей
Беда с нехешируемыми типами
collections.Counter()
и set()
предназначены для работы с хешируемыми типами. Но если вы имеете дело с нехешируемыми типами, такими как списки или словари, следует:
- Преобразовывать их в хешируемые объекты (например, list в tuple).
- Реализовать собственный способ сравнения, основанный на последовательной проверке элементов списков.
Оценка сложности выполнения
Python – замечательный язык, но большая вычислительная сложность может вызывать трудности. Сравнение с Counter
займет времени O(N), а для создания Counter также необходимо O(N). Сортировка, в свою очередь, потребует времени O(N log N).
Мудрый выбор инструментов основан на анализе и разумном принятии решения!
А что если ваши данные особенного типа?
При сравнении списков собственных объектов учитывайте следующее: корректно реализованные методы __eq__
и __hash__
обеспечат успешное сравнение объектов, как будто они точно знают, что от них ожидается.
Полезные материалы
- 5. Структуры данных — Документация Python 3.12.2
- Как эффективно сравнивать два неупорядоченных списка (не множества)? – Stack Overflow
- Python | Проверка идентичности двух списков – GeeksforGeeks
- collections — Типы контейнеров данных — Документация Python 3.12.2
- Множество Python (С примерами)
- 3. Модель данных — Документация Python 3.12.2
- HowTo/Sorting – Python Wiki