Python：找出整数列表是不是一致

Posted 2023-02-25

【中文标题】Python：找出整数列表是不是一致

【英文标题】：Python: find out whether a list of integers is coherentPython：找出整数列表是否一致

【发布时间】：2013-08-08 16:56:10

【问题描述】：

我试图找出整数列表是连贯的还是“一气呵成”，这意味着两个相邻元素之间的差必须恰好是一个，并且数字必须单调增加。我found 一种巧妙的方法，我们可以按列表中的数字减去列表中元素的位置进行分组——当数字不一致时，这种差异会发生变化。显然，当序列不包含间隙或重复时，应该只有一组。

测试：

>>> l1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> l2 = [1, 2, 3, 4, 5, 7]
>>> l3 = [1, 2, 3, 4, 5, 5]
>>> l4 = [1, 2, 3, 4, 5, 4]
>>> l5 = [6, 5, 4, 3, 2, 1]
>>> def is_coherent(seq):
...     return len(list(g for _, g in itertools.groupby(enumerate(seq), lambda (i,e): i-e))) == 1
... 
>>> is_coherent(l1)
True
>>> is_coherent(l2)
False
>>> is_coherent(l3)
False
>>> is_coherent(l4)
False
>>> is_coherent(l5)
False

效果很好，但我个人觉得这个解决方案考虑到问题的简单性，有点过于复杂了。你能想出一个更清晰的方法来达到同样的效果而不显着增加代码长度吗？

编辑：答案摘要

根据下面给出的答案，解决方案

def is_coherent(seq):
    return seq == range(seq[0], seq[-1]+1)

显然赢了。对于小列表（10^3 个元素），它比 groupby 方法快 10 倍，（在我的机器上）仍然比下一个最佳方法（使用 izip_longest）快四倍。它具有最差的缩放行为，但即使对于具有 10^8 个元素的大型列表，它仍然比第二好的方法快两倍，这也是基于 izip_longest 的解决方案。

用timeit获取的相关时序信息：

Testing is_coherent_groupby...
   small/large/larger/verylarge duration: 8.27 s, 20.23 s, 20.22 s, 20.76 s
   largest/smallest = 2.51
Testing is_coherent_npdiff...
   small/large/larger/verylarge duration: 7.05 s, 15.81 s, 16.16 s, 15.94 s
   largest/smallest = 2.26
Testing is_coherent_zip...
   small/large/larger/verylarge duration: 5.74 s, 20.54 s, 21.69 s, 24.62 s
   largest/smallest = 4.28
Testing is_coherent_izip_longest...
   small/large/larger/verylarge duration: 4.20 s, 10.81 s, 10.76 s, 10.81 s
   largest/smallest = 2.58
Testing is_coherent_all_xrange...
   small/large/larger/verylarge duration: 6.52 s, 17.06 s, 17.44 s, 17.30 s
   largest/smallest = 2.65
Testing is_coherent_range...
   small/large/larger/verylarge duration: 0.96 s, 4.14 s, 4.48 s, 4.48 s
   largest/smallest = 4.66

测试代码：

import itertools
import numpy as np
import timeit


setup = """
import numpy as np
def is_coherent_groupby(seq):
    return len(list(g for _, g in itertools.groupby(enumerate(seq), lambda (i,e): i-e))) == 1

def is_coherent_npdiff(x):
    return all(np.diff(x) == 1)

def is_coherent_zip(seq):
    return all(x==y+1 for x, y in zip(seq[1:], seq))

def is_coherent_izip_longest(l):
    return all(a==b for a, b in itertools.izip_longest(l, xrange(l[0], l[-1]+1)))

def is_coherent_all_xrange(l):
    return all(l[i] + 1 == l[i+1] for i in xrange(len(l)-1))

def is_coherent_range(seq):
    return seq == range(seq[0], seq[-1]+1)


small_list = range(10**3)
large_list = range(10**6)
larger_list = range(10**7)
very_large_list = range(10**8)
"""


fs = [
    'is_coherent_groupby',
    'is_coherent_npdiff',
    'is_coherent_zip',
    'is_coherent_izip_longest',
    'is_coherent_all_xrange',
    'is_coherent_range'
    ]


for n in fs:
    print "Testing %s..." % n
    t1 = timeit.timeit(
        '%s(small_list)' % n, 
        setup,
        number=40000
        )      
    t2 = timeit.timeit(
        '%s(large_list)' % n, 
        setup,
        number=100
        )     
    t3 = timeit.timeit(
        '%s(larger_list)' % n, 
        setup,
        number=10
        )
    t4 =  timeit.timeit(
        '%s(very_large_list)' % n, 
        setup,
        number=1
        )
    print "   small/large/larger/verylarge duration: %.2f s, %.2f s, %.2f s, %.2f s" % (t1, t2, t3, t4)
    print "   largest/smallest = %.2f" % (t4/t1)

测试机：

Linux 3.2.0 (Ubuntu 12.04) Python 2.7.3 (gcc 4.1.2) 使用英特尔编译器构建的 numpy 1.6.2 CPU：E5-2650 @ 2.00GHz 24 GB 内存

【参考方案1】：

怎么样

sorted_list = sorted(my_list)
return sorted_list == range(sorted_list[0],sorted_list[-1]+1)

或者如果它只有在已经排序的情况下是连贯的

return my_list == range(my_list[0],my_list[-1]+1)

如果您使用的是 python 3，则需要 list(range(...))

【讨论】：

那你就不能list == range(list[0], list[-1]+1)吗？ :)

您不需要排序或任何min 或max。单调性是要求！见：>>> l1 == range(l1[0], l1[-1]+1) -> True——我喜欢这种方法，现在我们只需要考虑性能:)

是的，我不知道...这取决于您如何定义连贯啊，您在编辑中添加了更多示例，我看到了:) ...

对于 Python 3，您需要将 range() 包装在 list() 中；也许值得一提。

@JoranBeasley：我在问题中将其定义为“意味着两个相邻元素之间的差必须恰好是一个并且数字必须单调增加”。

【参考方案2】：

除非我忽略了您的示例中的某些内容，否则这个更简单的解决方案实际上更短。

>>> l1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> l2 = [1, 2, 3, 4, 5, 7]
>>> l3 = [1, 2, 3, 4, 5, 5]
>>> l4 = [1, 2, 3, 4, 5, 4]
>>> l5 = [6, 5, 4, 3, 2, 1]
>>> 
>>> def is_coherent(seq):
...     return seq == range(seq[0], seq[0]+len(seq), 1)
... 
>>> is_coherent(l1)
True
>>> is_coherent(l2)
False
>>> is_coherent(l3)
False
>>> is_coherent(l4)
False
>>> is_coherent(l5)
False
>>> 

一些基本性能测试的结果似乎表明这种方法明显更快（我已将您的示例添加为is_coherent2）：

Carl > python -m timeit -s 'from t import is_coherent, l1' 'is_coherent(l1)'
1000000 loops, best of 3: 0.782 usec per loop
Carl > python -m timeit -s 'from t import is_coherent, l3' 'is_coherent(l3)'
1000000 loops, best of 3: 0.796 usec per loop
Carl > python -m timeit -s 'from t import is_coherent2, l1' 'is_coherent2(l1)'
100000 loops, best of 3: 4.54 usec per loop
Carl > python -m timeit -s 'from t import is_coherent2, l3' 'is_coherent2(l3)'
100000 loops, best of 3: 4.93 usec per loop

【讨论】：

与@JoranBeasley 建议的基本相同——与基于 itertools 的解决方案相比，您希望它如何执行？您想执行一些基准测试吗？

更新了一些 timeit 示例。

【参考方案3】：

如果您正在寻找 numpy 解决方案：

import numpy as np

def is_coherent(x):
    return all(np.diff(x) == 1)

is_coherent(np.array([1,2,3,4,5]))
Out[39]: True

is_coherent(np.array([1,2,3,4,8]))
Out[40]: False

【参考方案4】：

def is_coherent(seq):
    return all(x==y+1 for x, y in zip(seq[1:], seq))

【讨论】：

去掉括号，你就可以把你的列表推导变成生成器推导。

【参考方案5】：

这会短路并且不会创建额外的列表，因此对于测试非常大的列表很有用。

def is_coherent(l):
    return all(a==b for a, b in izip_longest(l, xrange(l[0], l[-1]+1)))

或者

def is_coherent(l):
    return all(l[i] + 1 == l[i+1] for i in xrange(len(l)-1))

【讨论】：

这可能会比我的解决方案更快，内存效率更高

我收回这比我的方法慢得多......但可能更好的内存使用，所以仍然应该适用于非常大的列表（如大于 1000 万）

@JoranBeasley：内存效率更高？是的。但是更快？可能不是因为即使对于相对较大的列表，列表创建速度也快得离谱。

@JoranBeasley：另外，比较两个列表是否相等是在 C 中实现的。

基于izip_longest 的解决方案是最好的、有趣的解决方案（请参阅我的答案中的编辑）！

【参考方案6】：

我不知道 python，但我知道它的功能，所以这里有一个小循环函数，如果你更改正确 python 的语法，它将执行此操作。

伪代码

def is_coherent(seq):
     for x in xrange(1, len(seq)-1):
        if (seq[x+1]-seq[x] != 1)  return false;   
     return true