Python 如果列表有重复项，如何返回布尔语句？

如何使用列表

l

中的

for

循环等进行编码以返回

False

或

True

我是否应该有一个计数器来计数重复的数据？我在想我可以用点计数法来计算它们的重复数。如果计数超过

2

，则返回

False

l = [1, 2, 2, 3, 4, 4]

def allDifferent1D(l):
    for i in l:
        print(l.count(i))
        if l.count(i) > 1:
            return False

现在这又回来了：

1
2

---

试试看，这是一种更简单的方法，不需要显式循环——它使用了一个事实，即根据定义，集合不允许重复。如果列表和集合的元素数相同，那是因为没有重复的元素：

def allDifferent1D(lst):
    return len(lst) == len(set(lst))

如果

lst

列表中存在重复项，则上述函数将返回

False

；如果所有元素都是唯一的，且不需要对输入列表进行排序，则上述函数将返回

True

。例如：

allDifferent1D([1, 2, 2, 3, 4, 4])
=> False
allDifferent1D([1, 2, 3, 4, 5, 6])
=> True

---

保留看到的一组值，并在看到重复值时立即返回

False

：

def all_different(l):
    seen = set()
    for i in l:
        if i in seen:
            return False
        seen.add(i)
    return True

一种简化方法是只需一次性创建

set（）

，并测试长度；较短的一组表示存在重复项。这会做更多的工作；对于大型列表，上述方法更有效，因为它会短路；一旦发现重复项，立即返回

False

---

请注意，每次创建二次算法时，计数方法都会扫描整个列表；将元素添加到列表中时，工作量会成倍增加。

这种方法将生成一个具有O（nlogn）灵活性和O（1）空间的解决方案

当您对列表排序时，重复的值应该是相邻的，而不使用集合来存储我们已经看到的项，我们可以使用O（1）-空间算法

当我们对元素进行排序时（假设Python使用最佳排序算法），复杂性是

O（nlogn）

。我们遍历列表，在最坏的情况下，我们遍历所有列表

O（n）

。所以在这种情况下，我们有

O（nlogn）

复杂度算法

l = [1,2,2,3,4,4]

def isDup(l):
    l=sorted(l)
    index=0
    isFound=False
    while not isFound and index<len(l)-2:
        if l[index+1]==l[index]:
            isFound=True
        else:
            index+=1
    return isFound

print isDup(l)

l=[1,2,2,3,4,4]
def isDup（升）：
l=已排序（l）
索引=0
isFound=False
虽然未找到，但索引这里是简单的：

 >>> def dup_check(l):
         return sorted(l) == sorted(set(l))

 >>> dup_check([1,2,3,8,1])
 False
 >>> dup_check([1,2,3,8,])
 True

set
将删除重复项，如果列表中没有重复项，则sorted（l）=sorted（set（l））将返回
True
否则
False
需要考虑的是：@Martijn的答案比您的方法快得多。list
count（）
方法必须在每次调用列表时检查列表中的每个元素，以计算元素数-这意味着对于一个6元素列表，您要检查整个列表6次，这应该会引起一些危险信号。@freeforalltousez:yes；对于
n
元素的列表，在每个
.count（）
扫描
n
元素时，最多进行
n**2
测试。更简单的版本是检查集合的长度：
返回len（l）-len（set（l））
。这当然要快得多。