def compare_lists(good_list, history_list): result_list = []#定义一个空列表，用于收集所有组合信息 for i, good_item in enumerate(good_list):#用于遍历每一个子列表，并且对应下标 count = sum(1 for history_item in history_list if set(good_item[1]).intersection(set(history_item[1])) and len(set(good_item[0]) & set(history_item[0])) >= 2) #上面这一行代码，功能是判断下标为1的子列表之间满足1，并且下标为0的子列表要满足2个相同的数字的总次数，运用列表推导式和集合操作以更高效地进行比较。修改条件的话是修改1跟2的值 print(f'第{i + 1}种组合：{good_item}，出现次数：{count}')#输出每一种组合出现的总次数 result_list.append(f'第{i+1}种组合：{good_item}，出现次数：{count}')#把每一种组合的结果添加到总列表 return result_list # 调用函数并输出结果 result = compare_lists(good_list, history_list) 这个函数运算太慢了，有没有更高效的方式

对于提高函数的运行效率，可以考虑以下几点优化：

1. 减少不必要的重复计算：在当前的代码中，每次都要重新计算两个子列表的交集和相同数字的次数。可以将这些计算结果存储起来，避免重复计算。

2. 使用集合操作替代循环：使用集合操作可以更快地进行元素的匹配和计数。可以将循环部分的代码改为使用集合操作，例如使用集合的交集操作 '&' 和长度函数 'len()'。

3. 使用生成器表达式代替列表推导式：列表推导式会在内存中创建一个完整的列表，而生成器表达式则是一种惰性求值的方式，可以节省内存空间。可以将结果列表的创建改为使用生成器表达式。

下面是优化后的代码示例：

def compare_lists(good_list, history_list):
    result_list = []#定义一个空列表，用于收集所有组合信息
    
    # 存储计算结果
    history_set = [set(item[1]) for item in history_list]
    history_nums = [set(item[0]) for item in history_list]
    
    for i, good_item in enumerate(good_list):#用于遍历每一个子列表，并且对应下标
        count = sum(1 for history_item, history_num in zip(history_set, history_nums) 
                    if good_item[1].intersection(history_item) and len(good_item[0] & history_num) >= 2)
        #上面这一行代码，功能是判断下标为1的子列表之间满足1，并且下标为0的子列表要满足2个相同的数字的总次数，运用列表推导式和集合操作以更高效地进行比较。修改条件的话是修改1跟2的值
        print(f'第{i + 1}种组合：{good_item}，出现次数：{count}')#输出每一种组合出现的总次数
        result_list.append(f'第{i+1}种组合：{good_item}，出现次数：{count}')#把每一种组合的结果添加到总列表
    return result_list

# 调用函数并输出结果
result = compare_lists(good_list, history_list