
Python实现列表删除重复元素的三种常用方法分析
本文实例讲述了Python实现列表删除重复元素的三种常用方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
给定一个列表,要求删除列表中重复元素。
listA = ['python','语','言','是','一','门','动','态','语','言']
方法1,对列表调用排序,从末尾依次比较相邻两个元素,遇重复元素则删除,否则指针左移一位重复上述过程:
def deleteDuplicatedElementFromList(list):
list.sort();
print("sorted list:%s" % list)
length = len(list)
lastItem = list[length - 1]
for i in range(length - 2,-1,-1):
currentItem = list[i]
if currentItem == lastItem:
list.remove(currentItem)
else:
lastItem = currentItem
return list
方法2,设一临时列表保存结果,从头遍历原列表,如临时列表中没有当前元素则追加:
def deleteDuplicatedElementFromList2(list):
resultList = []
for item in list:
if not item in resultList:
resultList.append(item)
return resultList
方法3,利用python中集合元素惟一性特点,将列表转为集合,将转为列表返回:
def deleteDuplicatedElementFromList3(listA):
#return list(set(listA))
return sorted(set(listA), key = listA.index)
执行结果:
print(deleteDuplicatedElementFromList(listA))
#sorted list:['python', '一', '动', '态', '是', '言', '言', '语', '语', '门']
#['python', '一', '动', '态', '是', '言', '语', '门']
print(deleteDuplicatedElementFromList2(listA))
#['python', '语', '言', '是', '一', '门', '动', '态']
print(deleteDuplicatedElementFromList3(listA))
#['python', '语', '言', '是', '一', '门', '动', '态']
分析:
方法1,逻辑复杂,临时变量保存值消耗内存,返回结果破坏了原列表顺序,效率最差
方法2,直接调用append方法原处修改列表,逻辑清晰,效率次之
方法3,极度简洁,使用python原生方法效率最高
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01