假设我们有以下代码：
import random
num_samples = 1000
a = list(random.randint(0,9) for _ in range(num_samples))
#sample(a, num_samples if len(a) > num_samples else len(a))
def most_common(lst):
return max(set(lst), key=lst.count)
most = most_common(a)
print(most)
有没有更快的方法来获取列表中最常见的元素？
【问题讨论】：
Counter from collections 已针对此类操作进行了高度优化。
您可以使用Counter（它会为您完成这项工作）
import random
from collections import Counter
num_samples = 1000
a = list(random.randint(0, 9) for _ in range(num_samples))
# sample(a, num_samples if len(a) > num_samples else len(a))
def most_common(lst):
return max(set(lst), key=lst.count)
most = most_common(a)
print(most)
counter = Counter(a)
print(counter.most_common(1))
【讨论】：
[('"apple"', 200)] 的输出，访问第一个元素"apple" 可能会很麻烦。否则我喜欢这个答案。
max，其实这里你真的应该用max(counter.items())，会比most_common快，这里的关键是你要避免效率极低 max(a, key=list.count)。在这样的循环中使用 list.count 会迫使您使用二次时间算法，而这应该能够在线性时间内完成（即通过使用计数器）。