判断列表是否是唯一值python
时间: 2023-07-07 15:16:38 浏览: 68
可以使用Python中的set()函数来判断一个列表是否只包含唯一值。set()函数会返回一个集合,集合中不包含重复的元素。如果将列表转换成集合后,集合中的元素数量与列表中的元素数量相同,那么该列表就只包含唯一值。
以下是一个示例代码:
```python
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
if len(set(my_list)) == len(my_list):
print("该列表只包含唯一值")
else:
print("该列表包含重复值")
```
在这个示例中,如果my_list只包含唯一值,那么输出结果为"该列表只包含唯一值",否则输出结果为"该列表包含重复值"。
相关问题
python 判断数独是否唯一解
判断数独是否唯一解可以使用回溯算法进行求解。回溯算法是一种通过探索所有可能的候选解来找到所有解的算法。具体实现过程如下:
1. 遍历数独,找到一个空格(即值为0的位置)。
2. 对该空格进行尝试填入数字,从1到9依次尝试。
3. 对于每个尝试的数字,判断该数字是否符合数独的要求,即该数字在该行、该列和该3x3宫内没有重复出现。
4. 如果当前尝试的数字符合要求,则将该数字填入该空格,并递归执行步骤1-3。
5. 如果当前尝试的数字不符合要求,则撤销该数字的填写,尝试下一个数字。
6. 如果遍历完数独,且没有出现冲突,则说明当前填法是合法的。如果已经找到一个解,则说明数独有多解;如果还没有找到解,则继续尝试填写下一个空格。
以下是Python代码实现:
```python
def is_unique_solution(grid):
"""
判断数独是否有唯一解
"""
def backtrack(row, col):
# 遍历到最后一行,返回True
if row == N:
return True
# 遍历到一行的最后一个位置,转到下一行的第一个位置
if col == N:
return backtrack(row+1, 0)
# 如果当前位置已经填了数字,则直接跳到下一个位置
if grid[row][col] != 0:
return backtrack(row, col+1)
# 尝试填入数字
for num in range(1, 10):
if is_valid(row, col, num):
grid[row][col] = num
if backtrack(row, col+1):
# 找到一个解,返回True
return True
# 撤销填写的数字
grid[row][col] = 0
# 无解,返回False
return False
def is_valid(row, col, num):
# 判断同一行是否有重复
for i in range(N):
if grid[row][i] == num:
return False
# 判断同一列是否有重复
for i in range(N):
if grid[i][col] == num:
return False
# 判断同一个3x3宫是否有重复
i = (row // 3) * 3
j = (col // 3) * 3
for r in range(i, i+3):
for c in range(j, j+3):
if grid[r][c] == num:
return False
# 无重复,返回True
return True
N = 9
return backtrack(0, 0)
```
使用方法:
```python
grid = [
[0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 6, 3],
[3, 0, 0, 0, 0, 5, 4, 0, 1],
[0, 0, 1, 0, 0, 3, 9, 8, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 9, 0],
[0, 0, 0, 5, 3, 8, 0, 0, 0],
[0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 2, 6, 3, 0, 0, 5, 0, 0],
[5, 0, 3, 7, 0, 0, 0, 0, 8],
[4, 7, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0]
]
print(is_unique_solution(grid)) # False
```
如果数独有唯一解,则返回True;否则返回False。
python查询某一列的值是否唯一
可以使用 pandas 库来完成这个任务。假设你要查询 DataFrame 中的某一列是否唯一,可以使用 `duplicated` 函数来查找列中是否有重复值。具体操作如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据,假设你的数据保存在 csv 文件中
df = pd.read_csv("data.csv")
# 判断某一列是否唯一
col_name = "column_name"
is_unique = not df.duplicated(subset=[col_name]).any()
print("Column {} is unique: {}".format(col_name, is_unique))
```
其中,`subset` 参数指定要查找的列名。`duplicated` 函数返回一个布尔型的 Series,表示每一行是否是重复行。使用 `any` 函数判断是否存在重复行,然后取反即可得到列中是否唯一的结果。