Python：删除集合中没有负计数器部分的数字

我已经找到了获取列表并返回每个元素只出现一次的列表的代码。但是我不知道我需要做什么才能消除没有负计数器部分的数字：

例如，如果一个列表有数字[1，-1,2，-2,3]。当列表返回时，它将删除3

到目前为止我有

def one(a):
  conversion = set()
  conversion_add = conversion.add
  elim = [x for x in a if x not in conversion and not conversion_add(x)]

接下来我需要做什么？If语句，我需要使用什么语法来比较正数和负数，以便在不使用负数的情况下删除多余的数字

非常感谢

听起来不错：

src = set([1,-1,2,-2,3])
no_match = set(a for a in src if -a not in src)
match = set(a for a in src if -a in src)

结果:

>>> src = set([1,-1,2,-2,3])
>>> no_match = set(a for a in src if -a not in src)
>>> match = set(a for a in src if -a in src)
>>> no_match
set([3])
>>> match
set([1, 2, -1, -2])

听起来不错：

src = set([1,-1,2,-2,3])
no_match = set(a for a in src if -a not in src)
match = set(a for a in src if -a in src)

结果:

>>> src = set([1,-1,2,-2,3])
>>> no_match = set(a for a in src if -a not in src)
>>> match = set(a for a in src if -a in src)
>>> no_match
set([3])
>>> match
set([1, 2, -1, -2])

---

您可以使用

过滤器
，然后将结果列表转换为集合：

> x = [1, 2, 3, -2, -4, -1, 4]
> print filter(lambda elem: -elem in x, x)
[1, 2, -2, -4, -1, 4]

您可以使用
过滤器
，然后将结果列表转换为集合：

> x = [1, 2, 3, -2, -4, -1, 4]
> print filter(lambda elem: -elem in x, x)
[1, 2, -2, -4, -1, 4]

这比将所有内容添加到集合中，然后根据集合检查成员身份要慢得多。但是，如果您不需要关心大型列表的性能，这仍然是非常好的。对于非常小的列表，它甚至可能更快。这比将所有内容添加到集合中，然后根据集合检查成员身份要慢得多。但如果您不需要关心大型列表的性能，则仍然可以。对于非常小的列表，它甚至可能更快。我有一个想法，但可能不适合在Python中实现：在列表中添加一个零，然后对其进行排序。找到零，然后用零的索引初始化两个索引指针。每次将指针左右移动一个条目，并消除较小的不匹配项。如果这样做有效，它将花费O（nlogn）time。要获得
match
，您可以执行
match=src.difference（no_match）
。这将节省一点时间，而且可能更清晰，因为根据定义，
match
和
no_match
的组合必须等于
src
，并且
no_match
和
match
是相互排斥的。@Mai，我想你的意思是：你不需要加零。只需从两端开始，在左右索引交叉时终止。@Mai-由于Python
set
基于哈希表，并且已摊销O（1）个插入，因此
set
版本应为O（n）。因此，在渐近意义上，任何需要你对项目进行排序的东西都会比这个答案慢，除非你能在O（n）时间内排序。如果您的数据肯定是某个有界范围内的整数，您可以在O（n）时间内对它们进行排序，但Python
sort
无法做到这一点-您需要基数排序，而且您仍然只能获得与哈希表/集合方法渐近相等的性能。好主意，但是。@Mai-实际上，可能的限制条件-对于大整数，计算散列可能是O（logm），其中m是整数。很多O（n）算法都依赖于有界范围内的值，或者实际上有O（n log m）-这就是填充哈希表的情况。基数排序也是如此——如果不绑定整数，性能将是O（n log m），其中n是整数的数量，m是整数的大小。原因-整数值
m
有
log m
个数字。我有一个想法，但可能不适合在Python中实现：在列表中添加一个零，然后对其排序。找到零，然后用零的索引初始化两个索引指针。每次将指针左右移动一个条目，并消除较小的不匹配项。如果这样做有效，它将花费O（nlogn）time。要获得
match
，您可以执行
match=src.difference（no_match）
。这将节省一点时间，而且可能更清晰，因为根据定义，
match
和
no_match
的组合必须等于
src
，并且
no_match
和
match
是相互排斥的。@Mai，我想你的意思是：你不需要加零。只需从两端开始，在左右索引交叉时终止。@Mai-由于Python
set
基于哈希表，并且已摊销O（1）个插入，因此
set
版本应为O（n）。因此，在渐近意义上，任何需要你对项目进行排序的东西都会比这个答案慢，除非你能在O（n）时间内排序。如果您的数据肯定是某个有界范围内的整数，您可以在O（n）时间内对它们进行排序，但Python
sort
无法做到这一点-您需要基数排序，而且您仍然只能获得与哈希表/集合方法渐近相等的性能。好主意，但是。@Mai-实际上，可能的限制条件-对于大整数，计算散列可能是O（logm），其中m是整数。很多O（n）算法都依赖于有界范围内的值，或者实际上有O（n log m）-这就是填充哈希表的情况。基数排序也是如此——如果不绑定整数，性能将是O（n log m），其中n是整数的数量，m是整数的大小。原因-整数值
m
有
log m
位。