双计数循环（n*n 代码性能）答案

【问题标题】：Double counting loop (n*n code performance)双计数循环（n*n 代码性能）
【发布时间】：2019-11-21 06:02:32
【问题描述】：

在 Python 中，我有一个像这样的表格，以列表的形式出现

A: 8
B: 6
C: 8
D: 3
E: 4
F: 5
G: 7

我试图为每一行获取“邻居”的数量，例如数字为相同数字、-1 或 +1 的行数。应该是这样的：

A: 3: 8
B: 3: 6
C: 3: 8
D: 2: 3
E: 3: 5
F: 3: 5
G: 4: 7

我有一个有效的代码，由一个双循环组成：对于每一行，循环遍历所有行并计算所有符合要求的行

这可行，但是对于数千行，我最终会遇到 n*n 性能问题。有什么通用的方法来改进这个吗？

【问题讨论】：

我不会发布答案，因为您没有显示自己的代码（需要作为起点），但您可以使用 collections.Counter 在（摊销的）O(1) 中执行邻居搜索，以Ω(n) 内存使用为代价。
另外，你有两次 8，但邻居数不同，这似乎不太可能。
我会首先计算列中的所有数字并创建字典。接下来，我将使用这本字典创建一个新的字典，其中包含每个数字的邻居数。最后我会使用这本字典来创建新列表

【解决方案1】：

因此，带有“8”的行所具有的邻居数是以下各项之和：

简单的解决办法是：

创建一个按计数索引的字典，其值为具有该计数的行数。

检查你的桌子。对于每一行，将相应的字典计数值加一。因此，当您看到“A”行时，将键 8 的计数加 1。当您看到“B”行时，将键 6 的计数加 1，依此类推。完成后，计数对于键 8 将是 2。键 6 将具有计数 1，等等。

再次检查您的桌子。对于每个项目，输出键、其计数以及三个字典值的总和：dictionary[count] + dictionary[count-1] + dictionary[count+1]。

算法是 O(n)，有 O(n) 额外空间（用于字典）。

【讨论】：