检查Python中的列表中是否有（不）

Question

我在Python中有一个元组列表，并且我有一个条件，我想要仅在元组不在列表中时使用分支（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

How do I check if something is (not) in a list in Python?

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

运营商in和not in测试会员资格。如果x in s是True的成员，x评估为s，否则False。 x not in s回归x in s的否定。

另外，

运算符not in被定义为具有in的倒数真值。

y not in x在逻辑上与not y in x相同。

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，因为元组是可以清除的（因为它们也是不可变的）：

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

如果RHS上的对象定义了__contains__()方法，in将在内部调用它，如文档的Comparisons部分的最后一段所述。

... in和not in，由可迭代的类型支持或实现__contains__()方法。例如，你可以（但不应该）这样做：

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

in短路，所以如果您的元素位于列表的开头，in评估速度更快：

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)

如果您想做的不仅仅是检查项目是否在列表中，还有以下选项：

• list.index可用于检索项目的索引。如果该元素不存在，则会引发ValueError。
• 如果要计算出现次数，可以使用list.count。

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The XY Problem: Have you considered sets?

问自己这些问题：

• 你需要多次检查一个项目是否在列表中吗？
• 这个检查是在循环内完成的，还是重复调用的函数？
• 您列表中存储的项目是否可以播放？ IOW，你能打电话给hash吗？

如果你对这些问题回答“是”，那么你应该使用set代替。 ins的list成员资格测试是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。如果您反复执行此操作，或者列表很大，则此操作将产生开销。

另一方面，set对象散列它们的值以进行恒定时间成员资格检查。检查也使用in完成：

1 in {1, 2, 3} 
# True

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

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

如果你不幸的是你正在搜索/不搜索的元素位于列表的末尾，python将扫描列表到最后。从以下时间可以看出这一点：

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，只要您存储和查找的元素可以清洗，这是一个合适的选项。 IOW，它们要么必须是不可变类型，要么是实现__hash__的对象。