Python 如何在没有循环的情况下检查另一个列表包含的列表？

正如标题所提到的，有什么内置的东西可以做这项工作吗？我在

dir（list）

中找到了它，但没有找到可用的。谢谢。

取决于你所说的“包含”是什么意思。也许是这样：

if set(a) <= set(b):
    print "a is in b"

---

if set（a）假设您想查看
子列表
的所有元素是否也是
超级列表
的元素：

all（超级列表中的x代表子列表中的x）
解决方案取决于您希望从列表中获得的值

如果存在重复值的可能性，并且您需要检查测试容器中是否有足够的值，那么下面是一个时间效率低下的解决方案：

def contained(candidate, container):
    temp = container[:]
    try:
        for v in candidate:
            temp.remove(v)
        return True
    except ValueError:
        return False

使用以下方法测试此功能：

>>> a = [1,1,2,3]
>>> b = [1,2,3,4,5]
>>> contained(a,b)
False    
>>> a = [1,2,3]
>>> contained(a,b)
True
>>> a = [1,1,2,4,4]
>>> b = [1,1,2,2,2,3,4,4,5]
>>> contained(a,b)
True

当然，这个解决方案可以得到极大的改进：list.remove（）可能会很耗时，并且可以使用巧妙的排序和索引来避免。但我不知道如何避免循环

（无论如何，任何其他解决方案都将使用集合或列表理解实现，它们在内部使用循环…
您可能需要使用

如果设置（a）。发布设置（b）：
打印（a包含在b中）
简单且有效。我会检查“set”的用法。谢谢。在功能上似乎与我的解决方案相当——有人知道其中任何一个是否有性能优势吗？我不太相信这一点——对
sub
的调用是线性的，但
@Etaoin:
set
s是哈希表。因此，访问
集中的对象的成本是
O（1）
。在本代码中，您必须检查
set（a）
（
O（len（set（a））
）中的所有元素，并检查此元素是否在
set（b）
（
O（1）
）中。但当然，总体成本不是（
O（len（sublist））
）因为集合必须首先从列表中构建。我不确定这需要多少成本，但我认为应该是
O（len（list））
，所以总体成本是
O（len（a））+O（len（b））+O（len（set（a））
很好！谢谢——我错过了对集合的固定时间访问。+1你的评论和这个答案。（当然，在我最后的评论中，
sub
对于
set
）你的答案有什么优势吗？是的，首先没有必要将两个
list
s转换为
set
s。因此，我的建议保存了一条指令（我已经使用
dis.dis（）
）。此外，由于方法
issubset
的冗长性，它更具可读性。