在元组列表列表中查找重复项 Python

我想从下面给定的列表中找到匹配的项目。我的列表可能非常大。

元组“N1_10”中的第一项被复制并与另一个数组中的另一项匹配

ListA 中第一个数组中的元组('N1_10', 'N2_28')
ListA 中第二个数组中的元组('N1_10', 'N3_98')

ListA  = [[('N1_10', 'N2_28'), ('N1_35', 'N2_44')],
          [('N1_22', 'N3_72'), ('N1_10', 'N3_98')],
          [('N2_33', 'N3_28'), ('N2_55', 'N3_62'), ('N2_61', 'N3_37')]]

我想要的输出是

输出-->[('N1_10','N2_28','N3_98') , ....其余的与其中之一匹配 key 将进入同一个元组]

如果你们认为改变List的数据结构是更好的选择，请随时提出建议！ 感谢您的帮助！

简化版

列表 A = [[(a,x),(b,k),(c,l),(d,m)],[(e,d),(a,p),(g,s)],[...],[...]....]

想要的输出 --> [(a,x,p),(b,k),(c,l),(d,m,e),(g,s).....]

Update：重新阅读您的问题后，您似乎正在尝试创建等价类，而不是收集键的值。如果

[[(1, 2), (3, 4), (2, 3)]]

应该成为

[(1, 2, 3, 4)]

，那么您将需要将您的输入解释为图形并应用连接组件算法。你可以将你的数据结构变成邻接表表示并通过广度优先或深度优先搜索遍历它，或者迭代列表并构建不相交集。无论哪种情况，您的代码都会突然涉及大量与图相关的复杂性，并且很难根据输入的顺序提供任何输出顺序保证。这是一个基于广度优先搜索的算法：

import collections

# build an adjacency list representation of your input
graph = collections.defaultdict(set)
for l in ListA:
    for first, second in l:
        graph[first].add(second)
        graph[second].add(first)

# breadth-first search the graph to produce the output
output = []
marked = set() # a set of all nodes whose connected component is known
for node in graph:
    if node not in marked:
        # this node is not in any previously seen connected component
        # run a breadth-first search to determine its connected component
        frontier = set([node])
        connected_component = []
        while frontier:
            marked |= frontier
            connected_component.extend(frontier)

            # find all unmarked nodes directly connected to frontier nodes
            # they will form the new frontier
            new_frontier = set()
            for node in frontier:
                new_frontier |= graph[node] - marked
            frontier = new_frontier
        output.append(tuple(connected_component))

不过，不要在不理解的情况下就复制它；了解它在做什么，或者编写您自己的实现。您可能需要能够维护这一点。 （我本来会使用伪代码，但 Python 实际上已经和伪代码一样简单了。）

如果我对您的问题的原始解释是正确的，并且您的输入是您想要聚合的键值对的集合，那么这是我的原始答案：

原答案

import collections

clusterer = collections.defaultdict(list)

for l in ListA:
    for k, v in l:
        clusterer[k].append(v)

output = clusterer.values()

defaultdict(list) is a dict自动创建一个list作为任何尚不存在的键的值。该循环遍历所有元组，收集与同一键匹配的所有值，然后从 defaultdict 创建一个 (key, value_list) 对列表。

（这段代码的输出并不完全是你指定的形式，但我相信这种形式更有用。如果你想改变形式，那应该是一件简单的事情。）