質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.35%
Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

2回答

903閲覧

pythonにて集合(リスト)の要素の文字列と部分一致しているかを効率よくおこないたい

apeirogon0813

総合スコア117

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

0グッド

0クリップ

投稿2020/05/05 10:29

以下のように一意なidが格納されている集合(一意の場合リストより良い?)において

{"https://m001", "https://m034", ... ,"https://m993998", "https://m999959"}

文字列"m034"が集合に含まれているかを確認したいのですが、
効率の良い方法はないでしょうか。

考えたこと:
集合ではなくリストにして各要素ごとに

python

1for element in list: 2 if "m034" in element: 3 処理

と考えたのですが, これではO(n)となり効率的ではないです.
やはり, 全文一致で行うしかないのでしょうか。

ご教示願います.

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答2

0

こんにちは

ご質問にある集合

{"https://m001", "https://m034", ... ,"https://m993998", "https://m999959"}

の各要素の文字列から、先頭の https:// を除去した文字列を要素とする集合を新たに作るというのは、いかがでしょうか?

python

1urls = { 2 "https://m001", 3 "https://m034", 4 "https://m993998", 5 "https://m999959" 6} 7 8prefix = "https://" 9domains = set([url[len(prefix):] for url in urls]) 10 11print("m034" in domains) # => True 12print("m099000" in domains) # => False

投稿2020/05/05 10:57

jun68ykt

総合スコア9058

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

0

全文一致で行うしかないのでしょうか。

O(1) にしたければ、全文一致で行うしかありません。
set は要素のアクセスは O(1) ですが、部分文字列ではハッシュテーブルを参照できません。
なので、部分文字列で調べる場合、質問のコードのように各要素に指定文字が含まれるかどうか判定する必要があります。

numpy を使って判定を Python のコードとして実行するのを避ければ、同じ O(n) だとしても30倍ぐらいは高速になります。

for-loop で確認していく方法

python

1s = [] 2for i in range(10000): 3 s.append(f"https://m{i}") 4s = set(s)

python

1%%timeit 2for val in s: 3 if "m34" in val: 4 pass 5# 501 µs ± 1.29 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

numpy.isin() で確認する方法

python

1import numpy as np 2 3s = [] 4for i in range(10000): 5 s.append(f"https://m{i}") 6s = np.array(s)

python

1%%timeit 2np.isin(s2, "m34"); 3# 17.9 µs ± 34.8 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

numpy を使えば、処理は C 言語で書かれたコードで実行されるため、高速になります。
Python と C 言語だと速度に最大100倍ぐらい差があります。

投稿2020/05/05 10:57

tiitoi

総合スコア21956

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

まだベストアンサーが選ばれていません

会員登録して回答してみよう

アカウントをお持ちの方は

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.35%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問