資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：問題中有這么一個問題，給定一個序列，找出該序列出現(xiàn)次數(shù)最多的元素。例如統(tǒng)計出中出現(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，重要的事情強調(diào)三遍。
問題
《Python Cookbook》中有這么一個問題，給定一個序列，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：用列表元素的某個屬性或函數(shù)進行作為關(guān)鍵字，有默認值，迭代集合中的一項;
reverse：排序規(guī)則. reverse = True 降序 或者 reverse = False 升序，有默認值。
返回值：是一個經(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，我們利用每個元素出現(xiàn)的次數(shù)進行降序排序，得到的結(jié)果的第一項就是出現(xiàn)元素最多的項。
更進一步這里給出的序列很簡單，元素的數(shù)目很少，但是有時候，我們的列表中可能存在上百萬上千萬個元素，那么在這種情況下，不同的解決方案是不是效率就會有很大差別了呢？
為了驗證這個問題，我們來生成一個隨機數(shù)列表，元素個數(shù)為一百萬個。
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，讓我們來測試一下兩個方法所消耗的時間,統(tǒng)計時間，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行結(jié)果，主要是對比兩個方法相對消耗時間。
當(dāng)數(shù)據(jù)比較大時，消耗時間差異竟然如此之大！下一步會進一步研究Counter的實現(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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