Python 程序速度/不必要的重复计数

我试图在一个有特定差异的数字列表中找到对的数量。比如说，用清单

1 2 3 4 5

差分目标'2'，我想打印数字'3'，因为这个序列中有3对差分为'2'。然而，我的代码速度非常慢——它会加倍计算所有对，因此我最终需要将我的解除以2才能得到答案。有没有办法在不重复计算的情况下完成同样的任务？我很欣赏你的见解。谢谢代码印在下面

    import sys


    def main():
        solutions=0
        pairs=[]
        for i in xrange(len(numbers)):
            for j in xrange(len(numbers)):
                if i!=j:
                    pairs.append([numbers[i], numbers[j]])

        for pair in pairs:
            if abs(pair[0]-pair[1])==k:
                solutions+=1
            else:
                continue
        return solutions/2



    if __name__ == '__main__':
        lines=sys.stdin.readlines()
        n,k=map(int, lines[0].strip().split())
        numbers=map(int, lines[1].strip().split())
        print main()

---

如果对数组进行排序，只需遍历数组而不是进行O（n^2）搜索，就可以找到所有对。重复计算的原因是你使用了abs，所以它不仅找到了（1,3），还找到了（3,1）

如果对数组进行排序，只需遍历数组而不是进行O（n^2）搜索，就可以找到所有对。重复计算的原因是你使用了abs，所以它不仅找到了（1,3），还找到了（3,1）

首先对数组进行排序，然后对列表中需要查找的每个数字（

num

）进行排序。我想最快的方法是通过

---

因此，使用二进制搜索，您将得到一个

O（n log（n））

解决方案。

首先对数组进行排序，然后对列表中需要查找的每个数字（

num

）进行排序。我想最快的方法是通过

---

因此，通过二进制搜索，您将得到一个

O（n log（n））

解决方案。

对于

a

中的每个元素

i

，您需要检查

i-diff

是否也在

a

中。对于~O（1）隶属度测试，我们可以使用集合。因此：

>>> a = [1,2,3,4,5]
>>> diff = 2
>>> a_set = set(a)
>>> sum(i-diff in a_set for i in a_set)
3

哪个是O（len（a））

[请注意，我使用了一个事实，即

I-diff在a_集

，它是一个

bool

，计算结果为

1

，作为

int

。这相当于

和（如果I-diff在a_集中，则I在a_集中为1）

]

---

更新：我突然想到，我假设这些数字是唯一的。如果不是，那没关系，我们可以使用一个

集合计数器来保存多重性信息。
对于
a
中的每个元素
i
，您要检查
i-diff
是否也在
a
中。对于~O（1）隶属度测试，我们可以使用集合。因此：

>>> a = [1,2,3,4,5]
>>> diff = 2
>>> a_set = set(a)
>>> sum(i-diff in a_set for i in a_set)
3

哪个是O（len（a））

[请注意，我使用了一个事实，即
I-diff在a_集
，它是一个
bool
，计算结果为
1
，作为
int
。这相当于
和（如果I-diff在a_集中，则I在a_集中为1）
]

更新：我突然想到，我假设这些数字是唯一的。如果没有，那没关系，我们可以使用一个
集合计数器来保存多重性信息。
列表是否总是被排序？列表是否总是被排序？这仍然是O（n**2）。如果你使用
集合
而不是
列表
，速度会快得多。@Tim同意，但我也建议他使用基于
二进制搜索
的解决方案。这仍然是O（n**2）。如果你使用
集合
而不是
列表
，速度会快得多。@Tim同意，但我也向他建议了一种基于
二进制搜索
的解决方案。哦？你打算怎么做呢？这很公平，但你确实需要构建一个完全独立的哈希表副本，所以需要考虑内存成本。哦？你打算怎么做呢？这很公平，但你确实需要构建一个完全独立的哈希表副本，所以需要考虑内存开销。