找到数组中最大的最频繁数答案

【问题标题】：Find the biggest most frequent number of an array找到数组中最大的最频繁数
【发布时间】：2019-07-30 03:02:28
【问题描述】：

我得到了一个数字数组，并且应该返回最大最频繁的数字。

比如数组是[4, 1, 4, 3, 2]，那么我需要返回4；如果数组是[3, 3, 3]，那么我需要返回3。

我有一个可行的解决方案：

(Counter(arr).most_common(1)[0][0])

但我想在不使用任何库的情况下解决这个问题。

【问题讨论】：

您能否指出您在不使用库的情况下尝试过的方法？
最大和最常见是什么意思？哪个最重要？例如为 [6,4,4,4,2,2,1] 提供所需的输出。如果你只想要最大的，为什么不直接max？
@ted for [6,4,4,4,2,2,1] 你会得到 4
所以你的意思是它是最常见的，如果有几个有这个计数，它们中最大的？
(Counter(a).most_common(1)[0][0])（虽然不正确）是一个传统的 Python 解决方案（没有库）。 Counter 是核心 Python 发行版的一部分。如果你想看看它是如何工作的，use the source, Luke.

标签： python algorithm

【解决方案1】：

1/ 构造一个计数字典：

a = [6,4,4,4,2,2,1]
d = {}
for i in a:
    d[i] = d.get(i, 0) + 1

2/ 找到最大的键：

largest = [key for m in [max(d.values())] for key, val in d.items() if val == m]

3/ 得到最大的：

result = max(largest)

4/ 库和/或标准模块会更好（更快、更健壮），但您要求使用纯 python

【讨论】：

或者使用sorted(d.items(),key=lambda k:k[1],reverse=True)获取基于值的排序结果。
@HenryYik 我不会使用sorted，这会使O(n log(n)) 变得复杂，而您可以在O(n) 中相当合理地解决这个问题。只需使用max，即max(d, key=d.get)
排序是 O(nlogn) 正确的，您可以在 O(n) 中一次获得最大键（max 在内部完成）

【解决方案2】：

我将使用defaultdict 创建频率图，然后通过提供key 作为输入数组get 方法来使用max。

def most_frequent(array):
    frequencies = defaultdict(int)
    for value in array:
        frequencies[value] += 1
    return max(frequencies, key=frequencies.get)

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您不想使用Counter，您可以使用标准字典来模拟它的功能，即使用dict.get 方法的默认值类似这样：

from typing import List


def get_most_common(nums: List[int]) -> int:
    counts = {}
    for num in nums:
        counts[num] = counts.get(num, 0) + 1
    most_frequent_num, most_frequent_count = None, 0
    for key, value in counts.items():
        if value > most_frequent_count:
            most_frequent_num, most_frequent_count = key, value
    return most_frequent_num


if __name__ == '__main__':
    fin = open('in.txt', 'r')
    fout = open('out.txt', 'w')
    _, nums = fin.read().splitlines()
    nums = list(map(int, nums.split()))
    fout.write(str(get_most_common(nums)))
    fout.close()

out.txt：

与 in.txt：

5
4 1 4 3 2

【讨论】：

【解决方案4】：

我会使用一个技巧。

mylist = [1, 2, 1, 4, 5, 7, 2]

myset = set(mylist) # equals to (1,2,4,5,7)
count = 0
element = None

for i in myset:
    if mylist.count(i) > count:
        count = mylist.count(i)
        element = i

print(element)

set 是非重复值的“列表”，因此当您执行set(list) 时，这将返回列表中所有元素的集合。阅读set类了解更多详情。

编辑：如果您确定列表中的所有元素都是数字，则可以选择最大的，如下所示：

...
for i in myset:
    if mylist.count(i) > count:
        count = mylist.count(i)
        if element == None: element = i
        else: element = max(element,i)
...

【讨论】：

【解决方案5】：

def largest_most_commmon(arr):
    # construct a dict of values and their counts
    d = {x:sum(arr==x) for x in set(arr)}
    highest_count = max(d.values())
    # filter the dict on all items with the highest count
    most_common = [item for item,count in d.items() if count==highest_count]
    return max(most_common)

np.random.seed(40)
a = np.random.randint(10,20,10)
# a = array([16, 17, 15, 18, 18, 12, 11, 17, 12, 13])

largest_most_commmon(a)
# 18

【讨论】：

【解决方案6】：

这可以通过 o(n^2) 时间复杂度的两个 for 循环来解决

max_count=0
for i in xrange(0, len(arr)):
    item = arr[i]
    item_count = 0
    for j in xrange(0, len(arr)):
        if item == arr[j]:
            item_count += 1
    max_count = max(max_count, item_count)
print(max_count)

【讨论】：

【解决方案7】：

对于就地解决方案：

逐渐对列表进行排序，
扫描列表并计算元素重数，
保持迄今为止最大的多重性（如果出现平局，请确保更新到新元素）。

例如

1,2,3,4,4,5,4,1,5,3,1

1,1,1,2,3,3,4,4,4,5,5

    3 1   2     3   2

最大的重数是3，最后一次看到的值为4。

【讨论】：