在python中有效地知道两个列表的交集是否为空

Question

假设我有两个列表，L和M，现在我想知道它们是否共享一个元素。 在python中，哪种方式是询问它们是否共享元素的最快方式？ 我不在乎它们共享哪些元素，或者共享多少，只要它们是否共享。

例如，在这种情况下

L = [1,2,3,4,5,6]
M = [8,9,10]

我应该弄错了，这里：

L = [1,2,3,4,5,6]
M = [5,6,7]

我应该相信。

我希望问题是清楚的。 谢谢！

曼纽尔

Answer 1

首先，如果不需要对它们进行排序，那么切换到set类型。

如果仍然需要列表类型，请按以下方式执行：0==False

len(set.intersection(set(L), set(M)))

Answer 2

或者更简洁

if set(L) & set(M):
    # there is an intersection
else:
    # no intersection

如果你真的需要True或False

bool(set(L) & set(M))

在进行了一些计时之后，这似乎也是一个不错的选择

m_set=set(M)
any(x in m_set  for x in L)

如果M或L中的项不可散列，则必须使用这样一种效率较低的方法

any(x in M for x in L)

下面是100个项目列表的一些计时。当没有交集时，使用集合的速度要快得多，而当有一个相当大的交集时，使用集合的速度要慢得多。

M=range(100)
L=range(100,200)

timeit set(L) & set(M)
10000 loops, best of 3: 32.3 µs per loop

timeit any(x in M for x in L)
1000 loops, best of 3: 374 µs per loop

timeit m_set=frozenset(M);any(x in m_set  for x in L)
10000 loops, best of 3: 31 µs per loop

L=range(50,150)

timeit set(L) & set(M)
10000 loops, best of 3: 18 µs per loop

timeit any(x in M for x in L)
100000 loops, best of 3: 4.88 µs per loop

timeit m_set=frozenset(M);any(x in m_set  for x in L)
100000 loops, best of 3: 9.39 µs per loop


# Now for some random lists
import random
L=[random.randrange(200000) for x in xrange(1000)]
M=[random.randrange(200000) for x in xrange(1000)]

timeit set(L) & set(M)
1000 loops, best of 3: 420 µs per loop

timeit any(x in M for x in L)
10 loops, best of 3: 21.2 ms per loop

timeit m_set=set(M);any(x in m_set  for x in L)
1000 loops, best of 3: 168 µs per loop

timeit m_set=frozenset(M);any(x in m_set  for x in L)
1000 loops, best of 3: 371 µs per loop

Answer 3

为了避免构建交叉点的工作，并在我们知道交叉点后立即给出答案：

m_set = frozenset(M)
return any(x in m_set for x in L)

更新：gnibbler尝试了这个方法，发现使用set（）代替frozenset（）可以更快地运行。什么事。