python - 我可以基于元组的元素比较两组元组而没有嵌套循环吗？

我有以下代码：

ChangedLinks = set(NewLinkData) - set(OldLinkData)
ReplaceQueue = []
LinkUpdateTokenID = 0
for ChangedLink in ChangedLinks:
    for OldLink in OldLinkData:
        if ChangedLink[0] is OldLink[0]:
            ReplaceStrings = (OldLink[1], "<<LINK UPDATE TOKEN " + str(LinkUpdateTokenID) + ">>", ChangedLink[1])
            ReplaceQueue.append(ReplaceStrings)
    LinkUpdateTokenID += 1

ChangedLinks是一组元组，OldLinkData是元组的列表。
当ChangedLinks和OldLinkData的长度增加时，这种方法的性能明显下降，因为当然有；这只是纯粹的数学问题从用户的角度来看，它实际上是瞬间的，需要花费相当多的时间（虽然不到一秒钟，至少在我的机器上是这样）。
只有当我可以将ReplaceQueue中元组的第一个元素与OldLinkData中元组的第一个元素作为同一对象匹配时，我才需要向ChangedLinks列表中添加一个新元素（这些元组元素在各自的列表中是唯一的，如中所示，OldLinkData[0][0]在OldLinkData的所有其他成员中是唯一的，OldLinkData[1][0]在OldLinkData的所有其他成员中也是唯一的，ChangedLinks的所有其他成员中都是唯一的，ChangedLinks的所有其他成员都是唯一的，OldLinkData的所有其他成员都是唯一的，NewLinkData的所有其他成员都是唯一的，ReplaceQueue的所有其他成员都是唯一的。）
有没有更有效的方法来做到这一点？理想情况下，我想用某种方法快速构造一个列表，其中只有ReplaceQueue的成员与Page.Page的一个成员共享其第一个元素，顺序与OldLinkData相同，这样我就可以并排比较这些列表但我不知道如何开始解决这个问题。
编辑：预期输入和输出的一些示例：

OldLinkData:  [(<Page.Page object at 0x035AF070>, ']([0])'), (<Page.Page object at 0x043FE4F0>, ']([0, 0])'), (<Page.Page object at 0x043FE590>, ']([0, 0, 0])'), (<Page.Page object at 0x043FE5B0>, ']([0, 1])')]

NewLinkData:  [(<Page.Page object at 0x035AF070>, ']([0])'), (<Page.Page object at 0x043FE5B0>, ']([0, 0])'), (<Page.Page object at 0x043FE4F0>, ']([0, 1])'), (<Page.Page object at 0x043FE590>, ']([0, 1, 0])')]

ChangedLinks:  {(<Page.Page object at 0x043FE590>, ']([0, 1, 0])'), (<Page.Page object at 0x043FE5B0>, ']([0, 0])'), (<Page.Page object at 0x043FE4F0>, ']([0, 1])')}

ReplaceQueue:  [(']([0, 0, 0])', '<<LINK UPDATE TOKEN 0>>', ']([0, 1, 0])'), (']([0, 1])', '<<LINK UPDATE TOKEN 1>>', ']([0, 0])'), (']([0, 0])', '<<LINK UPDATE TOKEN 2>>', ']([0, 1])')]

为了清楚起见，这是工作代码中从控制台打印的实际输入和输出。我正在寻找一种比当前代码更有效地实现相同结果的方法。
NewLinkData和OldLinkData中的元组的形式为：

(Page.Page object at X, String)

代码的目的是生成NewLinkData，这是一个新旧值列表，用于替换一系列字符串（层次笔记本中的页面内容）中的子字符串。ChangedLinks的内容必须缩小到这样的情况：内存中的同一对象在set(NewLinkData) - set(OldLinkData)和ReplaceQueue之间有两个不同的关联“链接”（以某种标记语法包装的整数索引路径的字符串表示）。
LinkUpdateTokenID和str.replace之间的差异是通过as获得的，但是我需要在中将更改的字符串相互关联。
整数只是一个中间步骤，这样我就可以保证的参数是唯一的，并且在两个对象交换链接字符串时不会弄糟。
编辑：感谢@paritoshingh，下面的代码明显更快：

def GetLinkData(self):
    LinkData = {}
    LinkData[id(self.RootPage)] = "](" + self.JSONSerializer.SerializeDataToJSONString(self.RootPage.GetFullIndexPath(), Indent=None) + ")"
    self.AddSubPageLinkData(self.RootPage, LinkData)
    return LinkData

def AddSubPageLinkData(self, CurrentPage, LinkData):
    for SubPage in CurrentPage.SubPages:
        LinkData[id(SubPage)] = "](" + self.JSONSerializer.SerializeDataToJSONString(SubPage.GetFullIndexPath(), Indent=None) + ")"
        self.AddSubPageLinkData(SubPage, LinkData)

def UpdateLinks(self, OldLinkData, NewLinkData):
    ReplaceQueue = []
    for PageID in NewLinkData:
        if PageID in OldLinkData:
            if NewLinkData[PageID] != OldLinkData[PageID]:
                ReplaceStrings = (OldLinkData[PageID], "<<LINK UPDATE TOKEN" + str(PageID) + ">>", NewLinkData[PageID])
                ReplaceQueue.append(ReplaceStrings)
    for ReplaceStrings in ReplaceQueue:
        self.SearchWidgetInst.ReplaceAllInNotebook(SearchText=ReplaceStrings[0], ReplaceText=ReplaceStrings[1], MatchCase=True, DelayTextUpdate=True)
    for ReplaceStrings in ReplaceQueue:
        self.SearchWidgetInst.ReplaceAllInNotebook(SearchText=ReplaceStrings[1], ReplaceText=ReplaceStrings[2], MatchCase=True, DelayTextUpdate=True)

最佳答案

编辑：对于遇到类似问题的用户，请参考下面更通用的解决方案。此编辑仅处理操作的此特定场景。
对于OP，可以使用哈希值加快查找速度对于这个特定的用例，请尝试id() function
警告：注意事项。ID函数保证为同时共存的对象生成唯一值，但仅保证在CPython中链接到内存地址，其他实现可能不同。

OldLinkData = list(zip("123","abc"))
print(OldLinkData)
#[('1', 'a'), ('2', 'b'), ('3', 'c')]

NewLinkData = list(zip('1245','axyz'))
print(NewLinkData)
#[('1', 'a'), ('2', 'x'), ('4', 'y'), ('5', 'z')]


#code:

#Create a key value mapping based on the id of objects.
OldLinkDataDict = {id(OldLink[0]): OldLink for OldLink in OldLinkData}
#{244392672200: ('1', 'a'), 244392672368: ('2', 'b'), 244420136496: ('3', 'c')}

ReplaceQueue = []
LinkUpdateTokenID = 0
for NewLink in NewLinkData:
    new_id = id(NewLink[0])
    if new_id in OldLinkDataDict: #only consider cases where NewLink exists in OldLinkData
        if NewLink[1] != OldLinkDataDict[new_id][1]: #only when the value changes (similar to ChangedLinks)
            ReplaceStrings = (OldLinkDataDict[new_id][1],
                              "<<LINK UPDATE TOKEN " + str(LinkUpdateTokenID) + ">>",
                              NewLink[1])
            ReplaceQueue.append(ReplaceStrings)
            LinkUpdateTokenID += 1
print(ReplaceQueue)
#[('b', '<<LINK UPDATE TOKEN 0>>', 'x')]

如果您感到好奇，这个演示只会起作用，因为python会将int对象缓存为小数字。[-5 to 256]
广义解
如果比较对象是散列的，那么通过将oldlinkdata的数据类型更改为字典，可以看到非常好的效果。Link to Docs。因为字典键是散列的，所以字典查找是一个常量时间操作O(1)，不需要在字典中迭代。

#Dummy data
OldLinkData = list(zip("123","abc"))
print(OldLinkData)
#[('1', 'a'), ('2', 'b'), ('3', 'c')]

NewLinkData = list(zip('1245','axyz'))
print(NewLinkData)
#[('1', 'a'), ('2', 'x'), ('4', 'y'), ('5', 'z')]


#code:
#ChangedLinks = set(NewLinkData) - set(OldLinkData) #Remove this, set creation requires an iteration anyways
OldLinkDataDict = dict(OldLinkData)
print(OldLinkDataDict)
#{'1': 'a', '2': 'b', '3': 'c'}

ReplaceQueue = []
LinkUpdateTokenID = 0
for NewLink in NewLinkData:
    if NewLink[0] in OldLinkDataDict: #only consider cases where NewLink exists in OldLinkData
        if NewLink[1] != OldLinkDataDict[NewLink[0]]: #only when the value changes (similar to ChangedLinks)
            ReplaceStrings = (OldLinkDataDict[NewLink[0]],
                              "<<LINK UPDATE TOKEN " + str(LinkUpdateTokenID) + ">>",
                              NewLink[1])
            ReplaceQueue.append(ReplaceStrings)
            LinkUpdateTokenID += 1
print(ReplaceQueue)
#[('b', '<<LINK UPDATE TOKEN 0>>', 'x')]

一些比较。请注意，理想情况下，您应该只创建一次字典，但我将其包含在时间比较中，以防您无法永久更改oldlinkdata的数据类型。在这种情况下，您只需要根据需要创建字典进行比较。

OldLinkData = list(zip("123","abc"))
NewLinkData = list(zip('1245','axyz'))

基线

%%timeit
ChangedLinks = set(NewLinkData) - set(OldLinkData)
ReplaceQueue = []
LinkUpdateTokenID = 0
for ChangedLink in ChangedLinks:
    for OldLink in OldLinkData:
        if ChangedLink[0] is OldLink[0]:
            ReplaceStrings = (OldLink[1], "<<LINK UPDATE TOKEN " + str(LinkUpdateTokenID) + ">>", ChangedLink[1])
            ReplaceQueue.append(ReplaceStrings)
    LinkUpdateTokenID += 1

新代码

%%timeit
OldLinkDataDict = dict(OldLinkData)
ReplaceQueue = []
LinkUpdateTokenID = 0
for NewLink in NewLinkData:
    if NewLink[0] in OldLinkDataDict: #only consider cases where NewLink exists in OldLinkData
        if NewLink[1] != OldLinkDataDict[NewLink[0]]: #only when the value changes (similar to ChangedLinks)
            ReplaceStrings = (OldLinkDataDict[NewLink[0]],
                              "<<LINK UPDATE TOKEN " + str(LinkUpdateTokenID) + ">>",
                              NewLink[1])
            ReplaceQueue.append(ReplaceStrings)
            LinkUpdateTokenID += 1

基线：2.16 µs ± 52.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
新代码：1.62 µs ± 98.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)