資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：?jiǎn)栴}中有這么一個(gè)問題，給定一個(gè)序列，找出該序列出現(xiàn)次數(shù)最多的元素。例如統(tǒng)計(jì)出中出現(xiàn)次數(shù)最多的元素初步探討模塊的類首先想到的是模塊的類，具體用法看這里具體用法看這里具體用法看這里，重要的事情強(qiáng)調(diào)三遍。
問題
《Python Cookbook》中有這么一個(gè)問題，給定一個(gè)序列，找出該序列出現(xiàn)次數(shù)最多的元素。
例如：
words = [ "look", "into", "my", "eyes", "look", "into", "my", "eyes", "the", "eyes", "the", "eyes", "the", "eyes", "not", "around", "the", "eyes", "don"t", "look", "around", "the", "eyes", "look", "into", "my", "eyes", "you"re", "under" ]
統(tǒng)計(jì)出words中出現(xiàn)次數(shù)最多的元素？
初步探討1、collections模塊的Counter類
首先想到的是collections模塊的Counter類，具體用法看這里！具體用法看這里！具體用法看這里！https://docs.python.org/3.6/l...，重要的事情強(qiáng)調(diào)三遍。
from collections import Counter words = [ "look", "into", "my", "eyes", "look", "into", "my", "eyes", "the", "eyes", "the", "eyes", "the", "eyes", "not", "around", "the", "eyes", "don"t", "look", "around", "the", "eyes", "look", "into", "my", "eyes", "you"re", "under" ] counter_words = Counter(words) print(counter_words) most_counter = counter_words.most_common(1) print(most_counter)
關(guān)于most_common([n])：
2、根據(jù)dict鍵值唯一性和sorted()函數(shù)
import operator
words = [
"look", "into", "my", "eyes", "look", "into", "my", "eyes",
"the", "eyes", "the", "eyes", "the", "eyes", "not", "around", "the",
"eyes", "don"t", "look", "around", "the", "eyes", "look", "into",
"my", "eyes", "you"re", "under"
]
dict_num = {}
for item in words:
if item not in dict_num.keys():
dict_num[item] = words.count(item)
# print(dict_num)
most_counter = sorted(dict_num.items(),key=lambda x: x[1],reverse=True)[0]
print(most_counter)
sorted函數(shù)：
傳送門：https://docs.python.org/3.6/l...
iterable：可迭代類型；
key：用列表元素的某個(gè)屬性或函數(shù)進(jìn)行作為關(guān)鍵字，有默認(rèn)值，迭代集合中的一項(xiàng);
reverse：排序規(guī)則. reverse = True 降序 或者 reverse = False 升序，有默認(rèn)值。
返回值：是一個(gè)經(jīng)過排序的可迭代類型，與iterable一樣。
這里，我們使用匿名函數(shù)key=lambda x: x[1]
等同于:
def key(x):
return x[1]
這里，我們利用每個(gè)元素出現(xiàn)的次數(shù)進(jìn)行降序排序，得到的結(jié)果的第一項(xiàng)就是出現(xiàn)元素最多的項(xiàng)。
更進(jìn)一步這里給出的序列很簡(jiǎn)單，元素的數(shù)目很少，但是有時(shí)候，我們的列表中可能存在上百萬上千萬個(gè)元素，那么在這種情況下，不同的解決方案是不是效率就會(huì)有很大差別了呢？
為了驗(yàn)證這個(gè)問題，我們來生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)列表，元素個(gè)數(shù)為一百萬個(gè)。
這里使用numpy Package,使用前，我們需要安裝該包，numpy包下載地址：https://pypi.python.org/pypi/...。這里我們環(huán)境是centos7，選擇numpy-1.14.2.zip (md5, pgp)進(jìn)行下載安裝，解壓后python setup.py install
def generate_data(num=1000000):
return np.random.randint(num / 10, size=num)
np.random.randint(low[, high, size]) 返回隨機(jī)的整數(shù)，位于半開區(qū)間 [low, high)
具體用法參考https://pypi.python.org/pypi
OK,數(shù)據(jù)生成了，讓我們來測(cè)試一下兩個(gè)方法所消耗的時(shí)間,統(tǒng)計(jì)時(shí)間，我們用time函數(shù)就可以。
#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
#
# File: most_elements.py
# Author: ralap
# Data: 2018-4-5
# Description: find most elements in list
#
from collections import Counter
import operator
import numpy as np
import random
import time
def generate_data(num=1000000):
return np.random.randint(num / 10, size=num)
def collect(test_list):
counter_words = Counter(test_list)
print(counter_words)
most_counter = counter_words.most_common(1)
print(most_counter)
def list_to_dict(test_list):
dict_num = {}
for item in test_list:
if item not in dict_num.keys():
dict_num[item] = test_list.count(item)
most_counter = sorted(dict_num.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[0]
print(most_counter)
if __name__ == "__main__":
list_value = list(generate_data())
t1 = time.time()
collect(list_value)
t2 = time.time()
print("collect took: %sms" % (t2 - t1))
t1 = t2
list_to_dict(list_value)
t2 = time.time()
print("list_to_dict took: %sms" % (t2 - t1))
以下結(jié)果是我在自己本地電腦運(yùn)行結(jié)果，主要是對(duì)比兩個(gè)方法相對(duì)消耗時(shí)間。
當(dāng)數(shù)據(jù)比較大時(shí)，消耗時(shí)間差異竟然如此之大！下一步會(huì)進(jìn)一步研究Counter的實(shí)現(xiàn)方式，看看究竟是什么魔法讓他性能如此好。
參考資料https://blog.csdn.net/xie_072...
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摘要：以下測(cè)試代碼全部基于查找最大或最小的個(gè)元素工作中有時(shí)會(huì)遇到這樣的需求，取出數(shù)據(jù)中前面的值，或者最后的值。大家如果對(duì)堆數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)感興趣的話，可以繼續(xù)進(jìn)行深入研究，由于我了解的并不深，也沒辦法再展開了。 文章首發(fā)于知乎專欄，歡迎關(guān)注。https://zhuanlan.zhihu.com/py... 以下測(cè)試代碼全部基于 Python3 1、查找最大或最小的 N 個(gè)元素 工作中有時(shí)會(huì)遇到這樣的...
摘要：?jiǎn)栴}怎樣找出一個(gè)序列中出現(xiàn)次數(shù)最多的元素解決方案使用庫(kù)中的對(duì)象可以方便的求出現(xiàn)次數(shù)最多的前個(gè)元素直接使用成員函數(shù)就好了，例如輸出討論對(duì)象是的子類，事實(shí)上內(nèi)部存儲(chǔ)也是按照字典存儲(chǔ)的，這里的就是次數(shù)，所以對(duì)象支持對(duì)象的所有操作每一個(gè)對(duì)象初始化 問題 怎樣找出一個(gè)序列中出現(xiàn)次數(shù)最多的元素？ 解決方案 使用collections庫(kù)中的Counter對(duì)象可以方便的求出現(xiàn)次數(shù)最多的前N個(gè)元素 直接...
摘要：上一篇文章實(shí)用技法第篇對(duì)切片命名下一篇文章實(shí)用技法第篇通過公共鍵對(duì)字典列表排序需求 上一篇文章：Python實(shí)用技法第10篇：對(duì)切片命名下一篇文章：Python實(shí)用技法第12篇：通過公共鍵對(duì)字典列表排序：itemgetter 1、需求
摘要：算法描述向數(shù)組中輸入元素定義一個(gè)新數(shù)組將數(shù)組中的元素倒序存放將數(shù)組正序輸出，注意結(jié)尾無空格的格式問題。最后打印出來數(shù)組中的元素，也就是非共有值，此處注意格式問題。 問題1：將數(shù)組中的數(shù)逆序存放 本題要求編寫程序，將給定的n個(gè)整數(shù)存入數(shù)組中，將數(shù)組中的這n個(gè)數(shù)逆序存放， 再按順序輸出數(shù)組中的元...
摘要：上一篇文章實(shí)用技法第篇從序列中移除重復(fù)項(xiàng)且保持元素間順序不變下一篇文章實(shí)用技法第篇找出序列中出現(xiàn)次數(shù)最多的元素需求 上一篇文章：Python實(shí)用技法第9篇：從序列中移除重復(fù)項(xiàng)且保持元素間順序不變下一篇文章：Python實(shí)用技法第11篇：找出序列中出現(xiàn)次數(shù)最多的元素 1、需求
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