python - 根据元组列表(值、索引)创建列表

Question

我输入了一个包含字符串和整数列表的元组列表。整数从 1 到 n 并且它们最多出现一次:

l = [('red', [0,2,5]),
     ('yellow', [1,4]),
     ('red', [6])]

我想创建一个 n 字符串列表，如果索引出现在其中一个列表中，它的值将是相应的字符串，如果它没有出现，将应用默认值，例如 white。

这是预期的输出:

result = ['red', 'yellow', 'red', 'white', 'yellow', 'red', 'red']

这是我的代码，它运行良好，但我想知道是否有更快的方法:

result = ['white'] * n

for t in l:
    for i in t[1]:
        result[i] = t[0]

编辑:

我忘了说 n 大约是 300。

Answer 1

对于 python 中所有“是否有更快的方法来做到这一点”的问题(我相信，在大多数语言中也是如此)，答案是测量它，然后你就会知道。

我采用了目前提出的答案中的代码并对其进行了计时:

import numpy as np
import timeit

n = 7
l = [('red', [0,2,5]),
     ('yellow', [1,4]),
     ('red', [6])]

def OP_approach():
    result = ['white'] * n
    for t in l:
        for i in t[1]:
            result[i] = t[0]
    return result

def yatu_approach():
    d = {j:i[0] for i in l for j in i[1]}
    return [d.get(i, 'white') for i in range(len(d)+1)]

def blue_note_approach():
    x = np.empty(7, dtype='<U5')
    x.fill('white')
    for a, b in l:
        x[b] = a
    return x

timeit.timeit(OP_approach, number=10000)
timeit.timeit(yatu_approach, number=10000)
timeit.timeit(blue_note_approach, number=10000)

令我惊讶的是，这是我机器(arm64 板)上的结果:

>>> timeit.timeit(OP_approach, number=10000)
0.033418309001717716
>>> timeit.timeit(yatu_approach, number=10000)
0.10994336503790691
>>> timeit.timeit(blue_note_approach, number=10000)
0.3608954470255412

看来，对于给定的样本数据，简单的双循环比其他两个选项都快。但是请记住，正如@yatu 所指出的，这些算法的规模非常不同，使用哪种算法的选择取决于要解决的问题的预期规模。