内容简介:给定列表,列表内的数据全是str类型,对列表内的数据进行统计元素出现的次数,并排序。例:返回:
题目
给定列表,列表内的数据全是str类型,对列表内的数据进行统计元素出现的次数,并排序。
例: ["a", "b", "g", "g", "b", "g", "l", "k", "k"]
返回: {'g': 3, 'b': 2, 'k': 2, 'a': 1, 'l': 1}
解1
不使用任何内置函数:
def count_list_1(data:list): res = {} for item in data: if item not in res.keys(): res[item] = 1 else: res[item] += 1 return dict(sorted(res.items(), key=lambda i:i[1], reverse=True))
测试:
print(count_list_1(["a", "b", "g", "g", "b", "g", "l", "k", "k"])) # 返回 {'g': 3, 'b': 2, 'k': 2, 'a': 1, 'l': 1}
解2
使用列表的 count
函数。
def count_list_2(data:list): res = {} for item in data: res[item] = data.count(item) return dict(sorted(res.items(), key=lambda i:i[1], reverse=True))
测试:
print(count_list_2(["a", "b", "g", "g", "b", "g", "l", "k", "k"])) # 返回 {'g': 3, 'b': 2, 'k': 2, 'a': 1, 'l': 1}
解3
使用 collections.Counter
import collections def count_list_3(data:list): return dict(sorted(collections.Counter(data).items(), key=lambda i: i[1], reverse=True))
测试:
print(count_list_3(["a", "b", "g", "g", "b", "g", "l", "k", "k"])) # 返回 {'g': 3, 'b': 2, 'k': 2, 'a': 1, 'l': 1}
消耗时间对比
对代码进行改造,随机生成一个字符串列表。然后使用 cProfile
进行测试。
# 统计列表中的重复的元素的个数, 并对结果进行排序 # ["a", "b", "g", "g", "b", "g"] => {"a": 1, "b":2, "g": 3} import collections import random import string def count_list_1(data: list): res = {} for item in data: if item not in res.keys(): res[item] = 1 else: res[item] += 1 return dict(sorted(res.items(), key=lambda i: i[1], reverse=True)) def count_list_2(data: list): res = {} for item in data: if item not in res.keys(): res[item] = data.count(item) return dict(sorted(res.items(), key=lambda i: i[1], reverse=True)) def count_list_3(data: list): return dict(sorted(collections.Counter(data).items(), key=lambda i: i[1], reverse=True)) if __name__ == "__main__": data = [random.choice(string.ascii_letters) for i in range(10000)] count_list_1(data) count_list_2(data) count_list_3(data)
测试命令: python -m cProfile -s tottime test.py |grep count_list
列表长度为10000,测试结果:
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.002 0.002 0.003 0.003 test.py:9(count_list_1) 1 0.001 0.001 0.010 0.010 test.py:19(count_list_2) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 test.py:27(count_list_3)
列表长度为50000,测试结果:
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.010 0.010 0.013 0.013 test.py:9(count_list_1) 1 0.006 0.006 0.044 0.044 test.py:19(count_list_2) 1 0.000 0.000 0.002 0.002 test.py:27(count_list_3)
列表长度为100000,测试结果:
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.020 0.020 0.026 0.026 test.py:9(count_list_1) 1 0.012 0.012 0.090 0.090 test.py:19(count_list_2) 1 0.000 0.000 0.004 0.004 test.py:27(count_list_3)
由此可见, collections.Counter
性能是最好的, 列表中的 count
函数次之。
有兴趣的童鞋可以研究下 Counter
的源码是怎么写的。
Enjoy your code, good luck.
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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JavaScript核心技术
Shelley Powers / 苏敬凯 / 机械工业出版社 / 2007-6 / 45.00
Ajax是当今Web开发领域最流行的词汇。而JavaScript与CSS、XML和DOM几种老技术,加上XMLHttpRequest就构成了Ajax的四大基石。对于JavaScript,一些更资深的同事告诉我的感觉是失望。面对不同的浏览器和浏览器的不同版本,没有优秀的调试开发工具,JavaScript成了软件开发的泥潭。. 而本书的出版则给我们增加了一丝解决这些问题的信心。 它从最简单......一起来看看 《JavaScript核心技术》 这本书的介绍吧!