Éliminer les doublons d’une liste triée : Résolution en Python pour les entretiens techniques

Éliminer les doublons d’une liste triée : Résolution en Python pour les entretiens techniques

Introduction

La gestion des doublons dans les structures de données est essentielle pour maintenir l’intégrité et l’efficacité des opérations sur les listes. Les listes triées, en particulier, sont un sujet fréquent dans les entrevues techniques, car elles posent des défis intéressants quant à la manipulation des données. Cet article a pour objectif de fournir des solutions efficaces en Python pour éliminer les doublons d’une liste triée, en examinant différentes approches et leur applicabilité.

Comprendre le problème

Une liste triée est une collection ordonnée d’éléments où chaque élément est précédé d’un élément dont la valeur est inférieure ou égale. Les doublons dans une liste peuvent causer des inefficacités dans le traitement des données et entraîner des erreurs lors des analyses ou des résumés statistiques. Les cas d’utilisation typiques pour éliminer les doublons incluent le nettoyage de données, la préparation de jeux de données pour les algorithmes de classification, et l’optimisation des requêtes de bases de données.

Approches pour résoudre le problème

Utilisation d’une approche itérative

Cette méthode consiste à parcourir la liste triée et à constituer une nouvelle liste sans doublons.

def remove_duplicates_iterative(sorted_list):
    if not sorted_list:
        return []

    unique_list = [sorted_list[0]]
    for i in range(1, len(sorted_list)):
        if sorted_list[i] != sorted_list[i - 1]:
            unique_list.append(sorted_list[i])
    return unique_list

# Exemple d'utilisation
sorted_list = [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5]
print(remove_duplicates_iterative(sorted_list))  # Sortie: [1, 2, 3, 4, 5]

• Complexité temporelle et spatiale: O(n) pour le temps, O(n) pour l’espace.
• Avantages: Facile à comprendre et à mettre en œuvre.
• Inconvénients: Nécessite de l’espace supplémentaire pour stocker la nouvelle liste.

Utilisation de la bibliothèque Python pour une solution simplifiée

L’utilisation de la fonction itertools.groupby permet de grouper les éléments similaires adjacents, éliminant ainsi les doublons naturellement.

from itertools import groupby

def remove_duplicates_groupby(sorted_list):
    return [key for key, _ in groupby(sorted_list)]

# Exemple d'utilisation
sorted_list = [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5]
print(remove_duplicates_groupby(sorted_list))  # Sortie: [1, 2, 3, 4, 5]

• Efficacité: Pratique pour éliminer les doublons en un coup d’œil.
• Limitations: Ne profite pleinement que lorsque la liste est déjà triée.

Utilisation d’un pointeur dans une approche en place

Cette méthode exploite l’usage de pointeurs pour modifier la liste directement et économiser de la mémoire.

def remove_duplicates_inplace(sorted_list):
    if not sorted_list:
        return 0

    write_index = 1
    for read_index in range(1, len(sorted_list)):
        if sorted_list[read_index] != sorted_list[read_index - 1]:
            sorted_list[write_index] = sorted_list[read_index]
            write_index += 1

    return write_index

# Exemple d'utilisation
sorted_list = [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5]
new_length = remove_duplicates_inplace(sorted_list)
print(sorted_list[:new_length])  # Sortie: [1, 2, 3, 4, 5]

• Performance: O(n) pour le temps, O(1) pour l’espace.
• Avantages: Efficace en termes de mémoire puisqu’il utilise l’espace déjà alloué.
• Inconvénients: L’implémentation peut être moins intuitive.

Utilisation de sets pour des comparaisons avancées

Les sets Python éliminent naturellement les doublons, mais cette méthode n’est pas recommandée pour les listes triées car elle ne conserve pas l’ordre.

• Comparaison: Les sets ont une complexité temporelle et spatiale de O(n), mais ils ne garantissent pas l’ordre des éléments. Pour les listes triées, les méthodes précédentes sont préférables.

Comparaison des différentes approches

Tests et validation des résultats

Lors de l’utilisation de techniques de manipulation de listes, il est crucial de réaliser des tests exhaustifs. Voici comment écrire des tests unitaires en Python :

def test_remove_duplicates():
    assert remove_duplicates_iterative([1, 1, 2]) == [1, 2]
    assert remove_duplicates_groupby([1, 2, 2, 3]) == [1, 2, 3]
    assert remove_duplicates_inplace([1, 3, 3, 3, 5]) == 3

test_remove_duplicates()

Pratiques recommandées

• Clarté : Choisissez les méthodes les plus simples qui répondent aux besoins de votre problème.
• Préparation : Exercez-vous avec différents scénarios de liste triée pour être prêt lors des entretiens.
• Validation : Toujours vérifier votre code avec des cas de test.

Conclusion

Pour résumer, éliminer les doublons d’une liste triée est un exercice fréquent et pertinent dans les entretiens techniques. Maîtriser plusieurs méthodes permet de choisir la plus appropriée selon le contexte. Je vous encourage à pratiquer ces techniques et à explorer d’autres problématiques liées aux structures de données.

Ressources supplémentaires

• Documentation Python sur itertools
• Tutoriels sur les structures de données en Python : W3Schools

Questions pour le lecteur

• Quelles sont vos méthodes préférées pour gérer les doublons et pourquoi ?
• Avez-vous rencontré des défis particuliers lors de l’utilisation de ces méthodes ?

Glossaire

• Liste triée : Une séquence ordonnée d’éléments.
• Pointeur : Une variable qui réfère à une autre position en mémoire.
• Set : Une collection non ordonnée d’éléments uniques.

En espérant que cet article vous soit utile pour vos préparations aux entretiens, n’hésitez pas à partager vos expériences ou à poser des questions en commentaire !