Với rất nhiều giải pháp được đề xuất, tôi ngạc nhiên khi không ai đề xuất những gì tôi coi là một giải pháp rõ ràng [đối với các yếu tố không thể so sánh nhưng có thể so sánh]-[____ ____ 6] [1]. itertools
cung cấp chức năng nhanh, có thể tái sử dụng và cho phép bạn ủy thác một số logic khó khăn cho các thành phần thư viện tiêu chuẩn được thử nghiệm tốt. Xem xét ví dụ:
import itertools
import operator
def most_common[L]:
# get an iterable of [item, iterable] pairs
SL = sorted[[x, i] for i, x in enumerate[L]]
# print 'SL:', SL
groups = itertools.groupby[SL, key=operator.itemgetter[0]]
# auxiliary function to get "quality" for an item
def _auxfun[g]:
item, iterable = g
count = 0
min_index = len[L]
for _, where in iterable:
count += 1
min_index = min[min_index, where]
# print 'item %r, count %r, minind %r' % [item, count, min_index]
return count, -min_index
# pick the highest-count/earliest item
return max[groups, key=_auxfun][0]
Điều này có thể được viết chính xác hơn, tất nhiên, nhưng tôi đang nhắm đến sự rõ ràng tối đa. Hai tuyên bố print
có thể không được đưa ra để thấy tốt hơn các máy móc hoạt động; Ví dụ, với các bản in chưa được đưa ra:
print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
emits:
SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
Như bạn thấy, SL
là danh sách các cặp, mỗi cặp một mục theo sau là chỉ mục của mục trong danh sách ban đầu [để thực hiện điều kiện chính, nếu các mục "phổ biến nhất" có cùng số lượng cao nhất> 1, kết quả phải là cái sớm nhất].
print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
0 Các nhóm chỉ theo mục [thông qua print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
1]. Hàm phụ trợ, được gọi là một lần mỗi nhóm trong quá trình tính toán print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
2, nhận và trong nội bộ giải nén một nhóm - một tuple với hai mục print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
3 trong đó các mục của Iterable cũng là các bộ dữ liệu hai mục, print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
4 [[các mục của SL
]].Sau đó, chức năng phụ trợ sử dụng một vòng lặp để xác định cả số lượng các mục nhập trong ITable của nhóm và chỉ mục gốc tối thiểu; Nó trả về những người như kết hợp "Khóa chất lượng", với chỉ số tối thiểu được thay đổi để hoạt động
print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
2 sẽ xem xét "tốt hơn" những mục xảy ra trước đó trong danh sách ban đầu.
Mã này có thể đơn giản hơn nhiều nếu nó lo lắng ít hơn một chút về các vấn đề lớn về thời gian và không gian, ví dụ ....:
def most_common[L]:
groups = itertools.groupby[sorted[L]]
def _auxfun[[item, iterable]]:
return len[list[iterable]], -L.index[item]
return max[groups, key=_auxfun][0]
cùng một ý tưởng cơ bản, chỉ thể hiện đơn giản và nhỏ gọn hơn ... nhưng, than ôi, một không gian phụ O [n] thêm [để thể hiện thời gian của các nhóm] và thời gian O [n bình phương] [để có được
print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
7 của mỗi mục ]. Mặc dù tối ưu hóa sớm là gốc rễ của tất cả các điều ác trong lập trình, nhưng cố tình chọn cách tiếp cận O [n bình phương] khi có sẵn một O [n log n], có sẵn quá nhiều so với hạt của khả năng mở rộng!-]Cuối cùng, đối với những người thích "oneliners" với sự rõ ràng và hiệu suất, phiên bản 1 liner thưởng với tên được tạo ra phù hợp :-].
from itertools import groupby as g
def most_common_oneliner[L]:
return max[g[sorted[L]], key=lambda[x, v]:[len[list[v]],-L.index[x]]][0]
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Đọc
Examples:
Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog
Bàn luận Naive Approach
This is a brute force approach in which we make use of for loop to count the frequency of each element. If the current frequency is greater than the previous frequency, update the counter and store the element.
Python3
Cho một danh sách, tìm yếu tố thường xuyên nhất trong đó. Nếu có nhiều yếu tố xuất hiện số lần tối đa, hãy in bất kỳ một trong số chúng.
Cách tiếp cận số 1: Cách tiếp cận ngây thơ này là một cách tiếp cận lực lượng vũ phu, trong đó chúng ta sử dụng vòng lặp để đếm tần số của từng phần tử. Nếu tần số hiện tại lớn hơn tần số trước đó, hãy cập nhật bộ đếm và lưu trữ phần tử. & NBSP;
print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
8 print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
9SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
0SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
1SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
2SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
3SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
4 SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
5SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
2SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
7SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
4 SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
0____________SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
5def most_common[L]:
groups = itertools.groupby[sorted[L]]
def _auxfun[[item, iterable]]:
return len[list[iterable]], -L.index[item]
return max[groups, key=_auxfun][0]
2def most_common[L]:
groups = itertools.groupby[sorted[L]]
def _auxfun[[item, iterable]]:
return len[list[iterable]], -L.index[item]
return max[groups, key=_auxfun][0]
9from itertools import groupby as g
def most_common_oneliner[L]:
return max[g[sorted[L]], key=lambda[x, v]:[len[list[v]],-L.index[x]]][0]
5from itertools import groupby as g
def most_common_oneliner[L]:
return max[g[sorted[L]], key=lambda[x, v]:[len[list[v]],-L.index[x]]][0]
6SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
2def most_common[L]:
groups = itertools.groupby[sorted[L]]
def _auxfun[[item, iterable]]:
return len[list[iterable]], -L.index[item]
return max[groups, key=_auxfun][0]
4 def most_common[L]:
groups = itertools.groupby[sorted[L]]
def _auxfun[[item, iterable]]:
return len[list[iterable]], -L.index[item]
return max[groups, key=_auxfun][0]
5def most_common[L]:
groups = itertools.groupby[sorted[L]]
def _auxfun[[item, iterable]]:
return len[list[iterable]], -L.index[item]
return max[groups, key=_auxfun][0]
6 SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
0def most_common[L]:
groups = itertools.groupby[sorted[L]]
def _auxfun[[item, iterable]]:
return len[list[iterable]], -L.index[item]
return max[groups, key=_auxfun][0]
8def most_common[L]:
groups = itertools.groupby[sorted[L]]
def _auxfun[[item, iterable]]:
return len[list[iterable]], -L.index[item]
return max[groups, key=_auxfun][0]
9from itertools import groupby as g
def most_common_oneliner[L]:
return max[g[sorted[L]], key=lambda[x, v]:[len[list[v]],-L.index[x]]][0]
0SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
4 SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
0from itertools import groupby as g
def most_common_oneliner[L]:
return max[g[sorted[L]], key=lambda[x, v]:[len[list[v]],-L.index[x]]][0]
3from itertools import groupby as g
def most_common_oneliner[L]:
return max[g[sorted[L]], key=lambda[x, v]:[len[list[v]],-L.index[x]]][0]
7SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
3SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
4 Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog0
from itertools import groupby as g
def most_common_oneliner[L]:
return max[g[sorted[L]], key=lambda[x, v]:[len[list[v]],-L.index[x]]][0]
7SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
7SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
4 Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog4
print
itertools
4
SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
0itertools
6SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
2Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog6
Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog7
Approach #2 : Pythonic Naive approach
Make a set of the list so that the duplicate elements are deleted. Then find the highest count of occurrences of each element in the set and thus, we find the maximum out of it.
Python3
Cho một danh sách, tìm yếu tố thường xuyên nhất trong đó. Nếu có nhiều yếu tố xuất hiện số lần tối đa, hãy in bất kỳ một trong số chúng.
Cách tiếp cận số 1: Cách tiếp cận ngây thơ này là một cách tiếp cận lực lượng vũ phu, trong đó chúng ta sử dụng vòng lặp để đếm tần số của từng phần tử. Nếu tần số hiện tại lớn hơn tần số trước đó, hãy cập nhật bộ đếm và lưu trữ phần tử. & NBSP;
from itertools import groupby as g
def most_common_oneliner[L]:
return max[g[sorted[L]], key=lambda[x, v]:[len[list[v]],-L.index[x]]][0]
7SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
7SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
4 Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog4
print
itertools
4
SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
0itertools
6SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
2Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog6
Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog7
Approach #3 : Using Counter
Make use of Python Counter which returns count of each element in the list. Thus, we simply find the most common element by using most_common[] method.
Python3
Is
Cho một danh sách, tìm yếu tố thường xuyên nhất trong đó. Nếu có nhiều yếu tố xuất hiện số lần tối đa, hãy in bất kỳ một trong số chúng.
Cách tiếp cận số 1: Cách tiếp cận ngây thơ này là một cách tiếp cận lực lượng vũ phu, trong đó chúng ta sử dụng vòng lặp để đếm tần số của từng phần tử. Nếu tần số hiện tại lớn hơn tần số trước đó, hãy cập nhật bộ đếm và lưu trữ phần tử. & NBSP;
print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
8 print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
9SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
0SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
1from itertools import groupby as g
def most_common_oneliner[L]:
return max[g[sorted[L]], key=lambda[x, v]:[len[list[v]],-L.index[x]]][0]
7SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
7SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
4 Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog4
print
itertools
4
SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
0itertools
6
2SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3]
Output : 2
Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog']
Output : Dog
6 Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3]
Output : 2
Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog']
Output : Dog
7 By finding mode
Finding most frequent element means finding mode of the list. Hence, we use mode method from statistics.
Python3
Is
& nbsp; & nbsp; Cách tiếp cận #2: Phương pháp tiếp cận ngây thơ Pythonic Một tập hợp của danh sách để các yếu tố trùng lặp bị xóa. Sau đó tìm số lần xuất hiện cao nhất của mỗi phần tử trong tập hợp và do đó, chúng tôi tìm thấy mức tối đa của nó. & Nbsp;
SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
2Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog6
print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
2print
4print
5print
4___SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
2Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog6
print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
65SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
0itertools
6from itertools import groupby as g
def most_common_oneliner[L]:
return max[g[sorted[L]], key=lambda[x, v]:[len[list[v]],-L.index[x]]][0]
7SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
7SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
4 Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog4
SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
2Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog6
Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog7
Is Using Python dictionary
Use python dictionary to save element as a key and its frequency as the value, and thus find the most frequent element.
Python3
Cho một danh sách, tìm yếu tố thường xuyên nhất trong đó. Nếu có nhiều yếu tố xuất hiện số lần tối đa, hãy in bất kỳ một trong số chúng.
Cách tiếp cận số 1: Cách tiếp cận ngây thơ này là một cách tiếp cận lực lượng vũ phu, trong đó chúng ta sử dụng vòng lặp để đếm tần số của từng phần tử. Nếu tần số hiện tại lớn hơn tần số trước đó, hãy cập nhật bộ đếm và lưu trữ phần tử. & NBSP;
print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
8 print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
9SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
0SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
1SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
2SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
3SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
4 SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
5SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
2SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
7SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
4 SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
0____________SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
5def most_common[L]:
groups = itertools.groupby[sorted[L]]
def _auxfun[[item, iterable]]:
return len[list[iterable]], -L.index[item]
return max[groups, key=_auxfun][0]
2SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
2def most_common[L]:
groups = itertools.groupby[sorted[L]]
def _auxfun[[item, iterable]]:
return len[list[iterable]], -L.index[item]
return max[groups, key=_auxfun][0]
4 def most_common[L]:
groups = itertools.groupby[sorted[L]]
def _auxfun[[item, iterable]]:
return len[list[iterable]], -L.index[item]
return max[groups, key=_auxfun][0]
5def most_common[L]:
groups = itertools.groupby[sorted[L]]
def _auxfun[[item, iterable]]:
return len[list[iterable]], -L.index[item]
return max[groups, key=_auxfun][0]
6 SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
0def most_common[L]:
groups = itertools.groupby[sorted[L]]
def _auxfun[[item, iterable]]:
return len[list[iterable]], -L.index[item]
return max[groups, key=_auxfun][0]
8def most_common[L]:
groups = itertools.groupby[sorted[L]]
def _auxfun[[item, iterable]]:
return len[list[iterable]], -L.index[item]
return max[groups, key=_auxfun][0]
9from itertools import groupby as g
def most_common_oneliner[L]:
return max[g[sorted[L]], key=lambda[x, v]:[len[list[v]],-L.index[x]]][0]
0SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
4 SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
0from itertools import groupby as g
def most_common_oneliner[L]:
return max[g[sorted[L]], key=lambda[x, v]:[len[list[v]],-L.index[x]]][0]
3SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
2Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog6
SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
31from itertools import groupby as g
def most_common_oneliner[L]:
return max[g[sorted[L]], key=lambda[x, v]:[len[list[v]],-L.index[x]]][0]
7SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
7SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
4 Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog4
print
itertools
4
SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
0itertools
6
2SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3]
Output : 2
Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog']
Output : Dog
6 Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3]
Output : 2
Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog']
Output : Dog
7 Using pandas library.
Incase of multiple values getting repeated. Print all values.
Python3
Is
& nbsp; & nbsp; Cách tiếp cận #2: Phương pháp tiếp cận ngây thơ Pythonic Một tập hợp của danh sách để các yếu tố trùng lặp bị xóa. Sau đó tìm số lần xuất hiện cao nhất của mỗi phần tử trong tập hợp và do đó, chúng tôi tìm thấy mức tối đa của nó. & Nbsp;
SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
70SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
4SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
72SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
73SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
74SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
0SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
76SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
2Input : [2, 1, 2, 2, 1, 3] Output : 2 Input : ['Dog', 'Cat', 'Dog'] Output : Dog6
print most_common[['goose', 'duck', 'duck', 'goose']]
2print
4print
5print
4___SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
90SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
88def most_common[L]:
groups = itertools.groupby[sorted[L]]
def _auxfun[[item, iterable]]:
return len[list[iterable]], -L.index[item]
return max[groups, key=_auxfun][0]
2SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
4SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
90SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
73SL: [['duck', 1], ['duck', 2], ['goose', 0], ['goose', 3]]
item 'duck', count 2, minind 1
item 'goose', count 2, minind 0
goose
96Các