Python 检查整数列表中的所有元素是否为0的最节省时间/空间的方法

这是Python 2.7的一个实现问题

假设我有一个名为

nums

的整数列表，我需要检查

nums

中的所有值是否都等于零

nums

包含许多元素（即超过10000个），其中包含许多重复值

使用

all（）

：

使用集合减法：

if set(nums) - {0} == set([]):
    # do something

编辑：做上述方法的更好方式，由用户U9转发

if set(nums) == {0}:
    # do something

这些方法的时间和空间复杂性如何比较？有没有更有效的方法来检查这一点

---

注意：在这种情况下，我试图避免使用numpy/pandas。

任何

nums

的集合转换都不会有帮助，因为它会迭代整个列表：

if all(n == 0 for n in nums):
    # ...

它在第一个非零元素处停止，忽略其余元素

渐近地，所有这些方法都是线性随机数据。

---

实现细节（在生成器上没有重复的函数调用）使

not any（nums）

更快，但这取决于没有任何其他错误元素，而是

0

，例如

'

或

None

任何

nums

的集合转换都不会有帮助，因为它会迭代整个列表：

if all(n == 0 for n in nums):
    # ...

它在第一个非零元素处停止，忽略其余元素

渐近地，所有这些方法都是线性随机数据。

---

实现细节（在生成器上没有重复的函数调用）使

not any（nums）

更快，但这取决于没有任何其他错误元素，而是

0

，例如

'

或

None

如果你能使用numpy，那么

（np.array（nums）==0）。all（）

应该能做到。

如果你能使用numpy，那么

（np.array（nums）==0）。all（）

应该能做到。

除了@schwobasegl的答案，第二个例子可能更好：

if set(nums)=={0}:
    # do something

---

除了@schwobasegll的答案之外，第二个例子可能更好：

if set(nums)=={0}:
    # do something

not any（nums）

可能是最快的，因为它会在找到任何非零元素时停止

性能比较：

a = range(10000)
b = [0] * 10000
%timeit not any(a) # 72 ns, fastest for non-zero lists
%timeit not any(b) # 33 ns, fastest for zero lists
%timeit all(n == 0 for n in a) # 365 ns
%timeit all(n == 0 for n in b) # 350 µs
%timeit set(a)=={0} # 228 µs
%timeit set(b)=={0} # 58 µs

not any（nums）

可能是最快的，因为它会在找到任何非零元素时停止

性能比较：

a = range(10000)
b = [0] * 10000
%timeit not any(a) # 72 ns, fastest for non-zero lists
%timeit not any(b) # 33 ns, fastest for zero lists
%timeit all(n == 0 for n in a) # 365 ns
%timeit all(n == 0 for n in b) # 350 µs
%timeit set(a)=={0} # 228 µs
%timeit set(b)=={0} # 58 µs

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第二个可能更好：

set（nums）={0}

Second可能更好：

set（nums）={0}

这不太可能有帮助，因为创建数组需要完全读取列表。这不太可能有帮助，因为创建数组需要完全读取列表。事实上，

all

@schwobasegl，你的解决方案比我的慢10倍-因为生成器。这是一个正确的观点，但这并不能使你的论点更加正确。让我们+1，因为你的计时看起来不错。（我自己也在计时，但你也打败了我）。但是“all（）”并不能提供正确的解决方案。all（[0]）返回false，其中所有元素都为零，true是正确的。不能只在前面添加“not”，因为all（[0,1]）也会返回false，这是正确的。如果你仔细想想，你就会意识到“所有”都不是正确的测试。你所有的其他测试看起来都很好。因此，

All

@schwobasegll事实上，你的解决方案比我的慢10倍——因为生成器。这是一个有效的观点，但这并不能使你的论点更加正确。让我们来看看+1，因为你的计时看起来不错。（我自己也在计时，但你也打败了我）。但是“all（）”并不能提供正确的解决方案。all（[0]）返回false，其中所有元素都为零，true是正确的。不能只在前面添加“not”，因为all（[0,1]）也会返回false，这是正确的。如果你仔细想想，你就会意识到“所有”都不是正确的测试。所有其他测试看起来都不错。通过消除显式比较和生成器，可以获得x10加速。nums同时包含0（int）和0.0（float）的情况如何？

没有任何（nums）

和

所有（nums）

仍能正常工作吗？通过消除显式比较和生成器，可以获得x10加速。如果nums同时包含0（int）和0.0（float），情况如何？

没有任何（NUM）

和

所有（NUM）

仍能正常工作吗？