python交集并集差集 实现两个整数集合的并集、交集和差集运算------起泡运算？
实现两个整数集合的并集、交集和差集运算------起泡运算？
求交、并、差非常简单。求交解的时间复杂度为O（n）。总时间复杂度为O（n）。心平气和，不怕爆炸。
python二维数组怎么求交集？
本文通过一个例子说明Python如何获得两个数组的交、并、差。与你分享供你参考。具体内容如下：1。获取两个列表的交集#方法1:a=[2，3，4，5]B=[2，5，8]TMP=[Val for Val in a if Val in B]print TMP#[2，5]#方法2:print list（set（a））。交叉点（集合（b）））2。获取两个列表的并集打印列表（set（a））。联合（集合（b）））3。获取两个列表的差集打印列表（set（b））。差（集（a））#如果B中有而a中没有，我们可以通过上述方法处理Python列表的交、并、差。
python怎么求两个列表的交集？
对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转用Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。
首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。
那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。
Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。
好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？
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