python 计算数组中每个数字出现多少次--“Bucket”桶的思想

yipeiwu_com6年前Python基础

题目:

这里写图片描述

解法一:比较元素是否相等

思路说明:

这种应该是普通人最先想到的解法,先获取到数组之后进行有小到大排序,然后初始化一个min=0(代表新数字的开始角标),然后遍历新数组的每一个元素,如果两个元素不相等,count等于i-min,然后再把i赋值给min,当i遍历到最后一个元素时,count等于数组长度-min(这里的min是上一轮循环后最后一组数字的第一个元素的角标),当然这种解法面试官不会喜欢?

(m, n) = input().split()
ar = [int(x) for x in input().split()]
res = []
ar.sort()
min = 0
for i in range(1,len(ar)) :
  if ar[i-1] != ar[i]:
    count = i - min
    min = i
    res.append(str(count))
  if i == (len(ar)-1):
    count = len(ar)-min
    res.append(str(count))
print(' '.join(res))

解法二:桶计算

思路:获取到输入的数组之后,获取该数组的长度,因为根据题目N<=20,也就是说数组的元素不会超过20,那么我们定义一个1维,长度为20的数组res,并初始化元素为0是足够的。先上代码,再进行解析

(m, n) = input().split()
ar = [int(x) for x in input().split()]
result = []
res = [0 for x in range(20)]
for a in ar:
  res[a-1]+=1
for r in res:
  if r != 0:
    result.append(str(r))
print(' '.join(result))

以上的而核心代码就在于这两行

for a in ar:
  res[a-1]+=1

我们遍历输入的数组ar的每一个元素,用res[a]的数值代表a出现的次数,我们每次循环,总能找到合适的桶存放a,那么我们直接+1即可,比如说ar = [2, 2, 1, 4]

循环1: 
a = 2 
res[2] = 0+1 = 1 
循环2: 
a = 2 
res[2] = 1 +1 =2 
循环3: 
a = 1 
res[1] = 0+1 = 1 
循环4: 
a = 4 
res[4] = 0+1 = 1 
这样我们得到的 res = [0, 1 ,2 ,0 ,1 ,0 ····]

延伸:桶排序

根据以上的思路我们得到了一个新的数组res,仔细分析这个数组的意思,1出现1次,2出现2次,4出现1次,因为数组的特性保证元素的角标是从小到大排序,这就衍生出了桶排序的概念,忽略0的情况,用两个循环,外层循环遍历len(res)次,角标为i,内层循环遍历res[i]次,角标为j,意思就是有几个输出几个,例如1有1个,那就输出1个,2有两个,就循环两次,输出两次,4有1个,就输出一个,扩展代码如下:

#省略上述代码
for i in range(len(res)):
  if res[i] != 0:
    for j in range(res[i]):
      result.append(i)
print(result)

执行结果如下:

相关文章

django之状态保持-使用redis存储session的例子

关于redis安装,pip install django-redis-sessions,按照提示进行安装相关的服务端 和客户端. django版本1.8.2, Python版本2.7.1...

Python os模块介绍

os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径 os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd os.cur...

python中List的sort方法指南

简单记一下python中List的sort方法(或者sorted内建函数)的用法。  List的元素可以是各种东西,字符串,字典,自己定义的类等。 sorted函数用法如下:...

python并发和异步编程实例

关于并发、并行、同步阻塞、异步非阻塞、线程、进程、协程等这些概念,单纯通过文字恐怕很难有比较深刻的理解,本文就通过代码一步步实现这些并发和异步编程,并进行比较。解释器方面本文选择pyth...

python pandas模块基础学习详解

Pandas类似R语言中的数据框(DataFrame),Pandas基于Numpy,但是对于数据框结构的处理比Numpy要来的容易。 1. Pandas的基本数据结构和使用 Panda...