如何用Python列表推导式无第三方库生成指定结构的0-1矩阵

正确列表推导式写法 #

你之前的写法核心问题是遍历顺序和判断逻辑搞反了，正确的逻辑是外层遍历l2的每个子列表（对应矩阵每一行），内层遍历l1的每个元素（对应矩阵每一列），判断当前l1元素是否在当前l2子列表中，直接生成对应值即可，不需要先初始化全0矩阵：

# 基础写法
A = [[1 if item in sublist else 0 for item in l1] for sublist in l2]

# 简化写法：布尔值转int时True对应1、False对应0，可以直接用int()转换
A = [[int(item in sublist) for item in l1] for sublist in l2]

大数据量优化方案 #

因为你提到处理的数据集体量极大，列表的in操作时间复杂度是O(n)，每次判断都要遍历整个子列表，性能开销很高，可以先把l2的所有子列表转成集合，集合的in操作时间复杂度是O(1)，整体性能会有数量级提升：

# 先将l2的子列表全部转成集合，降低后续查找开销
l2_sets = [set(sublist) for sublist in l2]
# 生成矩阵
A = [[int(item in sub_set) for item in l1] for sub_set in l2_sets]

用你给出的示例参数运行后，得到的A结果为[[1, 0, 1, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 1, 1, 1]]，和你预期的矩阵结构完全一致。

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