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私の環境だと、所要時間はだいたい10分の1になっています。
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私の環境だと、改善後の所要時間は、改善前のだいたい10分の1になっています。
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以上、参考になれば幸いです。
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### 追記
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上記の改善項目を反映したコードの一例を挙げておきます。
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```Python
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ls = [4, 3, 5, 2, 5, 1, 3, 5]
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ls2 = []
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dup = set()
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for i, x in enumerate(ls):
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if x in dup:
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continue
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if x in ls[i+1:]:
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dup.add(x)
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else:
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ls2.append(x)
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print(ls2) # => [4, 2, 1]
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改善前と改善後を比較してみました。元のリスト`ls`は長さ10000で、要素は0以上2500未満のランダムな整数としました。
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- **動作確認用 Repl.it:** [https://repl.it/@jun68ykt/Q260228-2](https://repl.it/@jun68ykt/Q260228-2)
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私の環境だと、所要時間はだいたい10分の1になっています。
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何かの作業途中で、使い捨ての一回だけ行うような用途のものならば、元のリストが非常に長いものでもない限り、上記のコードでも事足りるのではと思いますが、以下のような改善が考えられます。
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- たとえば、先頭から２番目の数を調べる時点で、`ls.count(3)` によって、`3` の出現回数の2回が得られて、その時点で`3`は除外対象と分かるので、以降のどこで `3` が見つかっても `count`を実行せずに除外対象とするように改善する。
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- `ls.count` は、`ls`に含まれる件数を数えますが、個数が1件なのかどうかだけが分かればよく、2件以上の場合、何件かは知る必要がないので、`count` を使わないようにする。
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以上、参考になれば幸いです。
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この後、たとえば、先頭から２番目
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この後、たとえば、先頭から２番目の数を調べる時点で、`ls.count(3)` によって、`3` の出現回数の2回が得られて、その時点で`3`は除外対象と分かるので、以降のどこで `3` が見つかっても `count`を実行せずに除外対象とする、といった効率化が考えられます。
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この後、たとえば、先頭から２番目を数を調べる時点で、`3` の出現回数
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この後、たとえば、先頭から２番目を数を調べる時点で、`ls.count(3)` によって、`3` の出現回数の2回が得られて、その時点で`3`は除外対象と分かるので、以降のどこで `3` が見つかっても `count`を実行しないようにするといった効率化が考えられます。
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