Python には、真の値 (つまり、 ) を1 つだけ持つリストがありbool(value) is Trueます。これを確認する賢い方法はありますか？現在、リスト全体を反復処理して手動でチェックしています。
def only1(l)
true_found = False
for v in l:
if v and not true_found:
true_found=True
elif v and true_found:
return False #"Too Many Trues"
return true_found
これはエレガントではなく、あまりpythonicではないようです。これを行うより賢い方法はありますか？
値を探しているだけなのか、論理的Trueに評価される他の値(または など) も探しているのかによって異なります。前者の場合:True11"hello"
def only1(l):
return l.count(True) == 1
後者の場合：
def only1(l):
return sum(bool(e) for e in l) == 1
これは、新しいリストを作成する必要なく、1 回の反復でカウントと変換の両方を行うためです。
短絡動作を保持する 1 行の回答:
from itertools import ifilter, islice
def only1(l):
return len(list(islice(ifilter(None, l), 2))) == 1
これは、比較的早い段階で 2 つ以上の真の値を持つ非常に大きな iterable の場合、他の代替手段よりも大幅に高速になります。
ifilter(None, itr)truey 要素のみを生成する iterable を返します ( xis truey if bool(x)returns True)。 islice(itr, 2)の最初の 2 つの要素のみを生成する iterable を返しitrます。これをリストに変換し、長さが 1 であることを確認することで、真の要素が 1 つだけ存在することを確認できます。2 つ見つかった後に追加の要素を確認する必要はありません。
タイミングの比較は次のとおりです。
セットアップ コード:
In [1]: from itertools import islice, ifilter
In [2]: def fj(l): return len(list(islice(ifilter(None, l), 2))) == 1
In [3]: def david(l): return sum(bool(e) for e in l) == 1
短絡動作を示す:
In [4]: l = range(1000000)
In [5]: %timeit fj(l)
1000000 loops, best of 3: 1.77 us per loop
In [6]: %timeit david(l)
1 loops, best of 3: 194 ms per loop
短絡が発生しない大きなリスト:
In [7]: l = [0] * 1000000
In [8]: %timeit fj(l)
100 loops, best of 3: 10.2 ms per loop
In [9]: %timeit david(l)
1 loops, best of 3: 189 ms per loop
小さなリスト:
In [10]: l = [0]
In [11]: %timeit fj(l)
1000000 loops, best of 3: 1.77 us per loop
In [12]: %timeit david(l)
1000000 loops, best of 3: 990 ns per loop
したがって、このsum()アプローチは非常に小さなリストの方が高速ですが、入力リストが大きくなると、短絡が不可能な場合でも私のバージョンの方が高速になります。大きな入力で短絡が可能な場合、性能の違いは明らかです。
私はネクロマンサーのバッジを獲得したかったので、Jon Clements の優れた回答を一般化して、短絡ロジックと高速な述語チェックの利点を維持しました。
したがって、次のとおりです。
N(真) = n
def n_trues(iterable, n=1):
i = iter(iterable)
return all(any(i) for j in range(n)) and not any(i)
N(真) <= n:
def up_to_n_trues(iterable, n=1):
i = iter(iterable)
all(any(i) for j in range(n))
return not any(i)
N(真) >= n:
def at_least_n_trues(iterable, n=1):
i = iter(iterable)
return all(any(i) for j in range(n))
m <= N(真) <= n
def m_to_n_trues(iterable, m=1, n=1):
i = iter(iterable)
assert m <= n
return at_least_n_trues(i, m) and up_to_n_trues(i, n - m)
>>> l = [0, 0, 1, 0, 0]
>>> has_one_true = len([ d for d in l if d ]) == 1
>>> has_one_true
True
if sum([bool(x) for x in list]) == 1
（すべての値がブール値であると仮定します。）
これはおそらく合計するだけでより高速になります
sum(list) == 1
ただし、リストのデータ型によっては問題が発生する場合があります。
できるよ：
x = [bool(i) for i in x]
return x.count(True) == 1
または
x = map(bool, x)
return x.count(True) == 1
@JoranBeasleyの方法に基づいて構築：
sum(map(bool, x)) == 1
が 1 つしかない場合、 s のTrue長さは1 にする必要があります。True
def only_1(l): return 1 == len(filter(None, l))
これは機能しているようで、 s だけでなく、あらゆる iterable を処理できるはずlistです。効率を最大化するために可能な限り短絡します。Python 2 と 3 の両方で動作します。
def only1(iterable):
for i, x in enumerate(iterable): # check each item in iterable
if x: break # truthy value found
else:
return False # no truthy value found
for x in iterable[i+1:]: # one was found, see if there are any more
if x: return False # found another...
return True # only a single truthy value found
testcases = [ # [[iterable, expected result], ... ]
[[ ], False],
[[False, False, False, False], False],
[[True, False, False, False], True],
[[False, True, False, False], True],
[[False, False, False, True], True],
[[True, False, True, False], False],
[[True, True, True, True], False],
]
for i, testcase in enumerate(testcases):
correct = only1(testcase[0]) == testcase[1]
print('only1(testcase[{}]): {}{}'.format(i, only1(testcase[0]),
'' if correct else
', error given '+str(testcase[0])))
出力：
only1(testcase[0]): False
only1(testcase[1]): False
only1(testcase[2]): True
only1(testcase[3]): True
only1(testcase[4]): True
only1(testcase[5]): False
only1(testcase[6]): False
最大で N 個の True 値に対して拡張された @JonClements` ソリューション:
# Extend any() to n true values
def _NTrue(i, n=1):
for x in xrange(n):
if any(i): # False for empty
continue
else:
return False
return True
def NTrue(iterable, n=1):
i = iter(iterable)
return any(i) and not _NTrue(i, n)
編集：より良いバージョン
def test(iterable, n=1):
i = iter(iterable)
return sum(any(i) for x in xrange(n+1)) <= n
edit2:少なくとも m 個のTrueと最大 n 個の True を含めます
def test(iterable, n=1, m=1):
i = iter(iterable)
return m <= sum(any(i) for x in xrange(n+1)) <= n
def only1(l)
sum(map(lambda x: 1 if x else 0, l)) == 1
説明: このmap関数は、 と を実行して、リストを別のリストにマップしTrue => 1ますFalse => 0。これで、True または False の代わりに 0 と 1 のリストができました。ここで、このリストを単純に合計し、それが 1 の場合、True 値は 1 つしかありませんでした。
ショートサーキットはありませんが、真実であれば何でも機能するはずです。相互に排他的な議論を禁止する明確な方法を探しているときに、私はそれを見つけました:
if sum(1 for item in somelist if item) != 1:
raise ValueError("or whatever...")
import collections
def only_n(l, testval=True, n=1):
counts = collections.Counter(l)
return counts[testval] == n
線形時間。組み込みの Counter クラスを使用します。これは、カウントをチェックするために使用する必要があるものです。
質問を読み直すと、1 つの値ではなく、1 つの真の値しかないことを実際に確認したいようですTrue。これを試して：
import collections
def only_n(l, testval=True, coerce=bool, n=1):
counts = collections.Counter((coerce(x) for x in l))
return counts[testval] == n
最良の場合のパフォーマンスを向上させることはできますが、最悪の場合のパフォーマンスを向上させるものはありません。これも短くて読みやすい。
最高のパフォーマンスを実現するために最適化されたバージョンを次に示します。
import collections
import itertools
def only_n(l, testval=True, coerce=bool, n=1):
counts = collections.Counter()
def iterate_and_count():
for x in itertools.imap(coerce,l):
yield x
if x == testval and counts[testval] > n:
break
counts.update(iterate_and_count())
return counts[testval] == n
最悪の場合のパフォーマンスはk( のようにO(kn+c)) 高くなりますが、これは完全に一般的なものです。
パフォーマンスを試すためのアイデアは次のとおりです: http://ideone.com/ZRrv2m
どうですか：
len([v for v in l if type(v) == bool and v])
ブール値の True 値のみをカウントする場合。