我想找到一种有效的方法来检索数组中与特定模式匹配的所有元素。
例如，考虑到我有：
M由不同大小的子数组组成的数组：
M = [[0, 1],
[3, 2, 4],
[3, 8],
[9],
[0, 2],
[3, 1],
[0, 3],
[2, 4],
[3, 7]]
子数组的模式。例如，[[a, b], [a, c], [a, d]]matchs [[0, 1], [0, 2], [0, 3]]。
如何返回M与模式相对应的所有元素？
到目前为止，我一直在使用for循环来查找匹配的元素，但是当模式具有两个以上的子数组时，这种幼稚的方法会变得非常昂贵。
例：
M = [[0, 1], [3, 2, 4], [3, 8], [9], [0, 2], [3, 1], [0, 3], [2, 4], [3, 7]]
# pattern with 3 sub-arrays -> [[a, b], [a, c], [a, d]]
for i, arr1 in enumerate(M):
for j, arr2 in enumerate(M):
for k, arr3 in enumerate(M):
if i != j != k:
if len(arr1) == len(arr2) == len(arr3) == 2:
a1, a2, a3 = arr1[0], arr2[0], arr3[0]
b, c, d = arr1[1], arr2[1], arr3[1]
if a1 == a2 == a3 and b < c < d:
print arr1, arr2, arr3
输出：
[0,1], [0,2], [0,3]
[3,1], [3,7], [3,8]
由于每个子阵列都需要一个额外的嵌套循环，因此此方法的时间复杂度（O(n^k)其中k的子阵列数量）成为一个问题。
是否可以加快此过程？如果是这样，怎么办？
首先，在进入numpy之前，让我们看一下您的情况。您需要子数组仅包含两个元素。因此，让我们预过滤您的数组：
M = [m for m in M if len(m) == 2]
现在你正在检查a1 == a2 == a3 and b < c < d，但每一种可能的排列b，c，d的顺序显示出来。因此，实际上，如果找到给定的任何 b != c != d一个a，则可以知道最终会出现该顺序，将其重新排列为正确的顺序。
因此，一个很简单的方法来处理，这是构建一个字典映射a到所有可能的选项b，c，d，它们进行过滤最少的“子阵”你想，排序它们的数量，并计算所有可能的组合：
# set removed duplicates automatically
options = collections.defaultdict(set)
for a, b in (m for m in M if len(m) == 2): # Use a generator to filter on-the-fly
options[a].add(b)
for a, bcd in options.items():
# sort (combinations automatically filters too-short bins)
for b, c, d in itertools.combinations(sorted(bcd), 3):
print(f'[{a}, {b}], [{a}, {c}], [{a}, {d}]')
该解决方案可能在算法上是最佳的。它对初始列表进行一次遍历以识别潜在的模式，然后对每个模式执行一次精确的迭代。这里唯一可能丢失的是完全消除了重复项。您可以使用collections.Counter代替来处理重复项set。
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