Python应用专题 | 18:过滤掉list中被其他元素所包含的元素

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 介绍如何过滤掉list中被其他元素所包含的元素

背景

有一个list,其中的元素存在之间相互包含的关系,即元素A可能是原始B的子串。举个例子:
输入list a=['我是卖麻辣烫的小男孩', '小男孩', '麻辣烫', '华中科技大学','大学'],希望返回的结果是['我是卖麻辣烫的小男孩', '华中科技大学']

解法

由于长字符串不可能被短字符串所包含,即长字符串不可能是短字符串的子串,那么只需要按照字符串长度降序排序,并设立一个新的list(比如new_a),从长->短,依次判断排序后的字符串是否是new_a中元素的子串。
具体代码:

    def get_max_len_string(input_list):
        input_list.sort(key=lambda x: len(x), reverse=True)#降序排序,因为最长的字符串是不可能是其他字符串的子串
        out, filter_list = [], []
        for s in input_list:
            mask_list = [s in o for o in out]
            if not any(mask_list):#any函数全部为false才返回false
                out.append(s)
            else:
                # 记录是因为那个元素的存在导致被过滤
                been_contained_index = mask_list.index(True)
                large_word = out[been_contained_index]
                filter_list.append(s)
        return out, filter_list
    a = ['我是卖麻辣烫的小男孩', '小男孩', '麻辣烫', '华中科技大学', '大学']
    new_a = get_max_len_string(a)
    print("new list=", new_a[0])
    print("abandoned elements=", new_a[1])

运行结果:

new list= ['我是卖麻辣烫的小男孩', '华中科技大学']
abandoned elements= ['小男孩', '麻辣烫', '大学']
相关文章
|
13天前
|
存储 数据采集 人工智能
Python编程入门:从零基础到实战应用
本文是一篇面向初学者的Python编程教程,旨在帮助读者从零开始学习Python编程语言。文章首先介绍了Python的基本概念和特点,然后通过一个简单的例子展示了如何编写Python代码。接下来,文章详细介绍了Python的数据类型、变量、运算符、控制结构、函数等基本语法知识。最后,文章通过一个实战项目——制作一个简单的计算器程序,帮助读者巩固所学知识并提高编程技能。
|
23天前
|
机器学习/深度学习 Python
堆叠集成策略的原理、实现方法及Python应用。堆叠通过多层模型组合,先用不同基础模型生成预测,再用元学习器整合这些预测,提升模型性能
本文深入探讨了堆叠集成策略的原理、实现方法及Python应用。堆叠通过多层模型组合,先用不同基础模型生成预测,再用元学习器整合这些预测,提升模型性能。文章详细介绍了堆叠的实现步骤,包括数据准备、基础模型训练、新训练集构建及元学习器训练,并讨论了其优缺点。
41 3
|
23天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
线性回归模型的原理、实现及应用,特别是在 Python 中的实践
本文深入探讨了线性回归模型的原理、实现及应用,特别是在 Python 中的实践。线性回归假设因变量与自变量间存在线性关系,通过建立线性方程预测未知数据。文章介绍了模型的基本原理、实现步骤、Python 常用库(如 Scikit-learn 和 Statsmodels)、参数解释、优缺点及扩展应用,强调了其在数据分析中的重要性和局限性。
49 3
|
8天前
|
数据挖掘 大数据 数据处理
python--列表list切分(超详细)
通过这些思维导图和分析说明表,您可以更直观地理解Python列表切分的概念、用法和实际应用。希望本文能帮助您更高效地使用Python进行数据处理和分析。
22 14
|
10天前
|
数据挖掘 大数据 数据处理
python--列表list切分(超详细)
通过这些思维导图和分析说明表,您可以更直观地理解Python列表切分的概念、用法和实际应用。希望本文能帮助您更高效地使用Python进行数据处理和分析。
27 10
|
23天前
|
存储 前端开发 API
Python在移动应用开发中的应用日益广泛
Python在移动应用开发中的应用日益广泛
41 10
|
16天前
|
缓存 开发者 Python
深入探索Python中的装饰器:原理、应用与最佳实践####
本文作为技术性深度解析文章,旨在揭开Python装饰器背后的神秘面纱,通过剖析其工作原理、多样化的应用场景及实践中的最佳策略,为中高级Python开发者提供一份详尽的指南。不同于常规摘要的概括性介绍,本文摘要将直接以一段精炼的代码示例开篇,随后简要阐述文章的核心价值与读者预期收获,引领读者快速进入装饰器的世界。 ```python # 示例:一个简单的日志记录装饰器 def log_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"Calling {func.__name__} with args: {a
31 2
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索未来编程:Python在人工智能领域的深度应用与前景###
本文将深入探讨Python语言在人工智能(AI)领域的广泛应用,从基础原理到前沿实践,揭示其如何成为推动AI技术创新的关键力量。通过分析Python的简洁性、灵活性以及丰富的库支持,展现其在机器学习、深度学习、自然语言处理等子领域的卓越贡献,并展望Python在未来AI发展中的核心地位与潜在变革。 ###
|
23天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 语音技术
Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧
本文介绍了Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧,并通过TensorFlow和PyTorch等库展示了实现神经网络的具体示例,涵盖图像识别、语音识别等多个应用场景。
48 8
|
23天前
|
数据采集 存储 数据处理
Python中的多线程编程及其在数据处理中的应用
本文深入探讨了Python中多线程编程的概念、原理和实现方法,并详细介绍了其在数据处理领域的应用。通过对比单线程与多线程的性能差异,展示了多线程编程在提升程序运行效率方面的显著优势。文章还提供了实际案例,帮助读者更好地理解和掌握多线程编程技术。