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我想实现一个计数器,当计数器的大小超过某个阈值时,它会丢弃频率最低的元素。为此,我需要删除出现频率最低的元素。
在 Python 中最快的方法是什么?
我知道 counter.most_common()[-1]
,但它会创建一个完整的列表,并且在大量完成时看起来很慢?是否有更好的命令(或者可能是不同的数据结构)?
最佳答案
您可以通过借用 most_common
的实现并进行必要的更改来实现 least_common
。
引用collections
source in Py2.7 :
def most_common(self, n=None):
'''List the n most common elements and their counts from the most
common to the least. If n is None, then list all element counts.
>>> Counter('abcdeabcdabcaba').most_common(3)
[('a', 5), ('b', 4), ('c', 3)]
'''
# Emulate Bag.sortedByCount from Smalltalk
if n is None:
return sorted(self.iteritems(), key=_itemgetter(1), reverse=True)
return _heapq.nlargest(n, self.iteritems(), key=_itemgetter(1))
要更改它以检索最不常见的,我们只需要进行一些调整。
import collections
from operator import itemgetter as _itemgetter
import heapq as _heapq
class MyCounter(collections.Counter):
def least_common(self, n=None):
if n is None:
return sorted(self.iteritems(), key=_itemgetter(1), reverse=False) # was: reverse=True
return _heapq.nsmallest(n, self.iteritems(), key=_itemgetter(1)) # was _heapq.nlargest
测试:
c = MyCounter("abbcccddddeeeee")
assert c.most_common() == c.least_common()[::-1]
assert c.most_common()[-1:] == c.least_common(1)
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