如何从Python的列表嵌套列表中去除重复子列表？

问题背景 #

我是Python新手，需要处理嵌套列表的去重需求。示例如下：
输入：

List = [[1, 'A', 6, 2], [8, 'C', 6, 2], [3, 'G', 3, 4], [1, 'A', 6, 2], [3, 'G', 3, 4], [3, 'B', 3, 4]]

期望输出：

[[1, 'A', 6, 2], [8, 'C', 6, 2], [3, 'G', 3, 4], [3, 'B', 3, 4]]

原本用以下for循环实现，但数据量大时速度极慢：

unique = []
for i in cohesiveFaceNodes:
    if not i in unique:
        unique.append(i)
cohesiveFaceNodes = unique

高效解决方案 #

方案1：集合+元组（最快，不保证顺序） #

列表是不可哈希类型，无法直接存入集合，先把每个子列表转成可哈希的元组，去重后再转回列表：

# 转元组去重，再转回列表
unique_tuples = set(tuple(sublist) for sublist in cohesiveFaceNodes)
unique_list = [list(t) for t in unique_tuples]

提示：集合是无序的，所以最终结果会打乱原列表的顺序。如果不需要保留顺序，这是性能最优的方案——集合的成员判断是O(1)时间复杂度，远快于列表的O(n)。

方案2：利用Python 3.7+字典的有序性（保留原顺序） #

Python 3.7及以上版本的字典会保留插入顺序，用元组作为键实现去重，最后提取键转回列表：

# 有序去重，保留子列表首次出现的顺序
unique_dict = {tuple(sublist): None for sublist in cohesiveFaceNodes}
unique_list = [list(t) for t in unique_dict.keys()]

这个方案的时间复杂度是O(n)，比原方法的O(n²)效率提升巨大，同时能维持原列表的顺序。

方案3：dict.fromkeys简洁实现（保留顺序） #

用dict.fromkeys可以更简洁地完成和方案2一样的效果：

unique_list = [list(t) for t in dict.fromkeys(tuple(sublist) for sublist in cohesiveFaceNodes)]

原方法慢的原因 #

原循环中，每次执行if not i in unique都要遍历整个unique列表，时间复杂度是O(n²)——比如列表有1000个元素，就要执行1000*1000=100万次操作；如果是1万个元素，就是1亿次，数据量越大越慢。而上面的方案用集合或字典，查找操作都是O(1)，整体仅需O(n)时间，效率提升非常明显。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者idontunderstand