我希望遍历ID列表，并返回出现多次的ID列表。这是我设置的有效的方法：
singles = list(ids)
duplicates = []
while len(singles) > 0:
elem = singles.pop()
if elem in singles:
duplicates.append(elem)
但是id列表可能会变得很长，而且我实际上不希望在昂贵的len调用基础上进行while循环，如果可以避免的话。（我可以走一条优雅的路线，然后打电话给len，然后在每次迭代时递减它，但如果可以的话，我宁愿避免这样做）。
做到这一点的明智方法是使用使数据结构变得简单高效的数据结构，例如Counter：
>>> ids = [random.randrange(100) for _ in range(200)]
>>> from collections import Counter
>>> counts = Counter(ids)
>>> dupids = [id for id in ids if counts[id] > 1]
与Counter花费O（N log N）进行排序，或花费O（N ^ 2）来从头开始计算每个元素相比，构建花费O（N）时间。
附带说明：
但是id列表可能会变得很长，而且我实际上不希望在昂贵的len调用基础上进行while循环，如果可以避免的话。
len不贵。这是恒定的时间，并且（至少在内置类型列表上list），它几乎只要不执行任何操作就可以在Python中获得功能。
代码中昂贵的部分是elem in singles在循环内调用-这意味着对于每个元素，您都必须将其与可能的每个其他元素进行比较，这意味着二次时间。
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