2つのリストの要素を効率的に比較する方法は？

Question

これはEfficient way to compare elements in 2 listsと似ていますが、基本的に質問に拡張があります。

は、私は二つのリストを持っていると言う：

a = [1,2,4,1,0,3,2] 
b = [0,1,2,3,4] 

要素がbの各要素に等しい私はaのインデックスを知りたいです。

たとえば、b[1]の出力例では、に[0,3]と出力されます。

データフレームの出力も同様に有用であろう、何かのように：

b = pd.DataFrame(b) 
a = pd.DataFrame(a) 
pd.merge(b.reset_index(),a.reset_index(), 
     left_on=b.columns.tolist(), 
     right_on = a.columns.tolist(), 
     suffixes = ('_b','_a'))['index_b','index_a']] 

しかし、私は、これはこれらがためのものですので、必要であればわからない午前：私は前に使用した何

b index_a 
    0  4 
    1  0 
    1  3 
    2  1 
    2  6 
    3  5 
    4  3 

リスト。 （以前私がデータフレームを扱っていたときにこの方法を使用しました）。

もっと多くのリストを使ってこの操作を何千回もやっているので、もっと効率的な方法があるのだろうかと思っています。また

誰もが、私はそれを大幅に感謝し、いくつかの入力を持っている場合は、bがちょうどlist(range(X))どここの場合X = 5

です！

おかげ

Answer 1

import collections 
dd=collections.defaultdict(list) 
for i,x in enumerate(a): 
    dd[x].append(i) 

>>> sorted(dd.items()) 
[(0, [4]), (1, [0, 3]), (2, [1, 6]), (3, [5]), (4, [2])] 

Answer 2

あなたはここに示すように、bは連続した整数をソートされている場合は、並べ替え、最も効果的なバケット。 それ以外の場合は、値bをキーとしてハッシュテーブルを構築し、aの値のリストを構築することができます。

Answer 3

非常にシンプルかつ効率的な解決策は、aのインデックスの範囲0..N-1の値からマッピングを構築することです。あなたがで終わるので、マッピングは、単純なリストになります

indices = [[] for _ in b] 
for i, x in enumerate(a): 
    indices[x].append(i) 

---

例の実行：b[i] == iはそうbリストを維持することはかなり無用であることを

>>> a = [1,2,4,1,0,3,2] 
>>> b = [0,1,2,3,4] 
>>> indices = [[] for _ in b] 
>>> for i,x in enumerate(a): 
...  indices[x].append(i) 
... 
>>> indices[1] 
[0, 3] 

注意。

Answer 4

は、私は、これはあなたのニーズに十分に効率的であるかどうかわからないんだけど、これは動作します：

from collections import defaultdict 

indexes = defaultdict(set) 

a = [1,2,4,1,0,3,2] 
b = [0,1,2,3,4] 

for i, x in enumerate(a): 
    indexes[x].add(i) 

for x in b: 
    print b, indexes.get(x)