计算时间复杂度为 O(nlogn) 的列表中的出现次数答案

【问题标题】：Count occurence in a list with time complexity of O(nlogn)计算时间复杂度为 O(nlogn) 的列表中的出现次数
【发布时间】：2013-12-15 06:21:00
【问题描述】：

这是我目前所拥有的：

alist=[1,1,1,2,2,3,4,2,2,3,2,2,1]
def icount(alist):
    adic={}
    for i in alist:
        adic[i]=alist.count(i)
    return adic

print(icount(alist))

我做了一些研究，发现 list.count() 的时间复杂度是 O(n)，因此，这段代码将是 O(n^2)。

有没有办法将其减少到 O(nlogn)？

【问题讨论】：

见collections.Counter。它就是为这类工作而存在的。
如果只增加adic[i]，复杂度应该是O(n)。
但是我怎么知道它的时间复杂度呢？

标签： python list python-3.x

【解决方案1】：

你可以像这样使用Counter

from collections import Counter
alist=[1,1,1,2,2,3,4,2,2,3,2,2,1]
print Counter(alist)

如果你想使用你的解决方案，你可以像这样改进它

def icount(alist):
    adic = {}
    for i in alist:
        adic[i] = adic.get(i, 0) + 1
    return adic

更好的是，你可以像这样使用defaultdict

from collections import defaultdict
adic = defaultdict(int)
for i in alist:
    adic[i] += 1
return adic

另外，你可能想看看不同 Python 对象上各种操作的时间复杂度here

【讨论】：

get 是列表数据类型的函数吗？ alist.get(2,0) 给我一个错误
@AswinMurugesh 对不起。解决它。请立即检查:)
你能解释一下它到底是做什么的吗？
@AswinMurugesh 它将尝试获取dict中第一个参数的值，如果它不存在，它只是返回第二个参数。
所以，如果我是对的，这是if i in adic: adic[i] += 1 else: adic[i] = 1 的较短版本吗？？

【解决方案2】：

计数器是你的帮手：

>>> from collections import Counter
>>> a = [1,2,1,3,4]
>>>  Counter(a)
Counter({1: 2, 2: 1, 3: 1, 4: 1})
>>> x = Counter(a)     
>>> x[1]
2
>>> x[2]
1

通过此方法轻松获取每个元素的计数

【讨论】：