从列表中删除重复项，但考虑元素的类型并保留顺序

Question

任务：

开发一个clean_list (list_to_clean)函数，它接受 1 个参数 - 任意长度的任意值（字符串、整数和浮点数）的列表，并返回一个具有相同值但没有重复项的列表。这意味着如果原始列表中存在多个实例中的值，则该值的第一个“实例”保留在原地，第二个、第三个等被删除。

例子：

函数调用：clean_list ([32, 32.1, 32.0, -32, 32, '32']) 返回：[32, 32.1, 32.0, -32, '32']

我的代码：

def clean_list(list_to_clean):

   no_dubl_lst = [value for _, value in set((type(x), x) for x in list_to_clean)]

   return no_dubl_lst

print(clean_list([32, 32.1, 32.0, -32, 32, '32']))

结果：

[32.1, 32, -32, 32.0, '32']

但是我怎样才能恢复原来的顺序呢？

Answer 1

这里有两个问题，所以为了回答的目的，我将两者都列出来。尊重类型（你已经想通了）删除列表中的重复项建议将中间体构造set为最快的方法。如果一个元素等于当前元素，则认为它存在于集合中。在您的情况下，您不仅需要相等的值，还需要相等的类型。那么为什么不构造一个中间元组(value, type)呢？unique_list = [v for v,t in {(v,type(v)) for v in orig_list}]维持秩序根据Python 是否有有序集，使用“有序集”容器？. 例如：从 3.7 开始（以及 CPython 3.6，这是一个实现细节），常规dicts 保留插入顺序：unique_list = [v for v,t in dict.fromkeys((v,type(v)) for v in orig_list)]对于所有版本（也存在于 3.6+ 中，因为它具有其他方法），请使用collections.OrderedDict：import collectionsunique_list = [v for v,t in collections.OrderedDict.fromkeys((v,type(v)) for v in orig_list)]作为参考，timeit我的机器（3.7.4 win64）上的结果与撰写本文时的其他答案相比：In [24]: l=[random.choice((int,float,lambda v:str(int(v))))(random.random()*1000) for _ in range(100000)]In [26]: timeit dict_fromkeys(l)        #mine38.6 ms ± 179 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)In [34]: timeit ordereddict_fromkeys(l)  #mine with OrderedDict53.3 ms ± 233 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)In [25]: timeit build_with_filter(l)    #Ch3steR's O(n)48.7 ms ± 214 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)In [28]: timeit dict_with_none(l)       #Patrick Artner's46.8 ms ± 377 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)In [30]: timeit listcompr_side_effect(l)  #CDJB's55.5 ms ± 801 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Answer 2

放入集合，检查集合的方法很好。您还可以将 anydict()用于 python 3.7+（键保持输入有序）或OrderedDict用于 3.7 以下的 python 版本：def clean_list(list_to_clean):&nbsp; &nbsp; ord_dic = dict&nbsp; &nbsp; import sys&nbsp; &nbsp; major,minor,_,_,_ = sys.version_info&nbsp; &nbsp; if major < 3 or major == 3 and minor < 7:&nbsp;&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; # dict not yet input ordered&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; from collections import OrderedDict&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; no_dubl_lst = OrderedDict(((type(a),a),None) for a in list_to_clean)&nbsp; &nbsp; else:&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; # dict is input ordered by default&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; no_dubl_lst = dict(((type(a),a),None) for a in list_to_clean)&nbsp; &nbsp; return list(b for _,b in no_dubl_lst.keys()) # only produce the actual dataprint(clean_list([32, 32.1, 32.0, -32, 32, '32']))生产：[32, 32.1, 32.0, -32, '32']本质上，dict-keys 的行为就像在一个集合中一样（只会使用第一个，后面的会覆盖None第一个的值） - 但它们是有序的。如果您在 3.7+ 上简单使用def clean_list(list_to_clean):&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; # dict is input ordered by default&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; no_dubl_lst = dict(((type(a),a),None) for a in list_to_clean)类似于ivan_pozdeev答案 - 在我创建答案时，他删除/编辑/取消删除了他的第一个内容更多的内容。你会得到我的自动版本检测，所以不要删除它。

Answer 3

你试试这个。就像你问的第一个实例仍然在原地休息被删除。（注意这个是O(n^2)）_list=[32, 32.1, 32.0, -32, 32, '32']_clist=[]for i in _list:&nbsp; &nbsp; if (i,type(i),) not in _clist:&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; _clist.append((i,type(i),))cleaned_list=list(zip(*_clist))[0]print(cleaned_list)#(32, 32.1, 32.0, -32, '32')一种O(n)具有额外O(n)空间的方法。_list=[32, 32.1, 32.0, -32, 32, '32']unique=set()cleaned=[]for i in _list:&nbsp; &nbsp; if (i,type(i),) not in unique:&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; unique.add((i,type(i),))&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; cleaned.append(i)笔记：请查看ivan_pozdeev的答案以timeit分析已发布的几个答案。