Question

我必须编写一个可以计算给定列表中的水果数量的程序。

我尝试了for循环，但没有成功。我也尝试过Counter，但这会删除第二个'banana'，但只能识别一个。

c = { 'banana': 'fruit', 'apple': 'fruit', 'pizza': 'fastfood', 'fries': 'fastfood' }
v = [ 'fries', 'banana', 'banana', 'apple', 'pizza' ]

r = len([v for v in c if c.items() == 'fruit' in c.value()])

print(r)

我希望这会给我带来很多水果，但我的输出为0。

Answer 1

您可以从所有水果中构建一个集合并使用它：

c = { 'banana': 'fruit', 'apple': 'fruit', 'pizza': 'fastfood', 'fries': 'fastfood' }

# collect all fruits into a set that only contains fruit
fixed = set(k for k,v in c.items() if v=="fruit")  # cheating by creating the set in setup ;)

v = [ 'fries', 'banana', 'banana', 'apple', 'pizza' ]

r = sum(f in fixed for f in v)

print(r)

返回3-因为True（O（1）集查找的结果）等于1，而False等于0。

在大多数情况下，此解决方案要比Daniel Trugman's solution差，而在其他情况下，则要快一些：

创建集合，它一次访问字典的每个值来构建集合-之后，它使用创建的集合来确定某物是否为水果：

考虑：

c = {'banana':'fruit'}
v = ['banana' * 100000]
fixed = set(k for k,v in c.items() if v=="fruit")

dict理解必须直接获得c['banana']的值 100000次，并执行100000 c[val] == 'fruit'来检查它是否是水果。这比在构造的集合上检查100000次'banana' in fixed慢。

对于手头的示例，dict comp很好。

大多数情况下，dict-comp更快：

setup_code = """
c = { 'banana': 'fruit', 'apple': 'fruit', 'pizza': 'fastfood', 'fries': 'fastfood' }
v = [ 'fries', 'banana', 'banana', 'apple', 'pizza' ]
fixed = set(k for k,v in c.items() if v=="fruit")
"""

setup_code2 = """
c = { 'banana': 'fruit', 'apple': 'fruit', 'pizza': 'fastfood', 'fries': 'fastfood' }
v = ['banana']*1000  
fixed = set(k for k,v in c.items() if v=="fruit")
"""

using_set = """
# collect all fruits into a set that only contains fruit

r = sum(1 if f in fixed else 0 for f in v)
"""

using_dict_comp = """
r = sum(1 for val in v if c[val] == 'fruit')
"""

import timeit

print("set:", timeit.timeit(using_set,setup=setup_code,number=10000))
print("dict:", timeit.timeit(using_dict_comp,setup=setup_code,number=1000))
print("set:", timeit.timeit(using_set,setup=setup_code2,number=10000))
print("dict:", timeit.timeit(using_dict_comp,setup=setup_code2,number=10000))

输出：

'set:', 0.0069959163665771484 
'dict:', 0.0006661415100097656

'set:', 0.6653687953948975  # this "fasteness" goes away as soon as more items are in the set
'dict:', 0.7533159255981445

Answer 2

只需尝试：

r = sum(1 for val in v if c[val] == 'fruit')

或者，就像建议的@jpp一样（短一点）：

r = sum(c[val] == 'fruit' for val in v)

或者，如果您需要速度，例如@Patrick Artner：

ctag = { k: v for k, v in c.items() if v == 'fruit' }
r = sum(1 for val in v if val in ctag)

说明：：访问值并每次进行比较都非常昂贵。在所有键都是水果的情况下，创建一个新字典的成本较低，然后只需忽略这些值即可。这比使用集合更好，因为集合是使用搜索复杂度为O（logN）的平衡树实现的，而字典是使用搜索复杂度为O（1）的哈希图实现的，只要映射中项目的数量不比内部容量大很多...

Answer 3

首先尝试找出该类型，然后找到重音符号c的键

c = { 'banana': 'fruit', 'apple': 'fruit', 'pizza': 'fastfood', 'fries':'fastfood' }

v = [ 'fries', 'banana', 'banana', 'apple', 'pizza' ]

result = [c[i] for i in v] #this will iterate and give the type of element

output={}

for key in c.values(): output[key] =str(result.count(key))

print(output)

Answer 4

这是一种解决方案：

res = sum(c[value] == 'fruit' for value in v)

之所以可行，是因为bool被视为int的子类，即布尔值True / False等同于整数1 / {{1} }。

Answer 5

有些简短（类似于@Daniel Trugman的回答，但稍微简单些）：

r = sum(1 for value in c.values() if value == 'fruit')

用字典计算列表变量

5 个答案: