在python中，将集合与集合列表相交

我有一套

s

和一套

l

列表，如下所示

s = {1,2,3,4}
l = [{1}, {1,2,3}, {3}]

输出应该是

out = [{1}, {1,2,3}, {3}]

我使用以下代码来完成它。但我希望有一个更快的方法？也许是某种广播

out = [i.intersection(s) for i in l]

编辑

列表

l

可以长达1000个元素

我的最终目标是创建一个矩阵，该矩阵具有

l

元素成对相交的元素长度。所以

s

是

l

的一个元素

out_matrix = list()
for s in l:
    out_matrix.append([len(i.intersection(s)) for i in l])

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阅读这个问题时，我的第一个想法是“当然，使用

numpy

”。然后我决定做一些测试：

import numpy as np
from timeit import Timer

s = {1, 2, 3, 4}
l = [{1}, {1, 2, 3}, {3}] * 1000  # 3000 elements
arr = np.array(l)


def list_comp():
    [i.intersection(s) for i in l]


def numpy_arr():
    arr & s

print(min(Timer(list_comp).repeat(500, 500)))
print(min(Timer(numpy_arr).repeat(500, 500)))

这个输出

# 0.05513364499999995
# 0.035647999999999236

所以

numpy

确实要快一点。真的值得吗？不确定。3000个元素列表的

~0.02

秒差异是可以忽略的（特别是考虑到我的测试甚至没有考虑创建

arr

所需的时间）

请记住，即使在使用

numpy

时，我们仍然处于O（n）的范围内。这种差异是因为

numpy

将

for

循环向下推到了C级，这比Python

for

循环的速度要快。

过早的优化是邪恶的，

l

有多大，您关心的是性能<当

y

是一个集合时，y中的code>x是一个O（1），因此您当前有一个O（n）操作。