给予
list =['a','b','c']
如何在循环列表x次时获取某项被访问的次数。例如:
# if we cycled list 4 times, output would be
output = [('a',2), ('b',1), ('c',1)]
# if we cycled list 7 times, output would be
output = [('a',3), ('b',2), ('c',2)]
是否有公式,或者需要循环?
答案 0 :(得分:2)
您可以对此进行部分计算,但是这种方法有时需要一个循环。使用楼层划分来查找完成的通行证的数量,然后将剩余的余数增加1(从左开始)-不完整的通行证:
data = ['a', 'b', 'c']
cycles = 7
complete_passes, remainder = divmod(cycles, len(data))
passes = {i: complete_passes for i in data}
for key in data[:remainder]:
passes[key] += 1
关于divmod
的注释:
divmod(x, y)
...返回...
(x//y, x%y)
# floor division, modulus
答案 1 :(得分:1)
这可能不是最好的方法,但是您仍然会发现它很有用。想法是找到扩展列表,然后使用Counter
来获取出现频率
from collections import Counter
n = 7
listt = ['a','b','c']
a = n%len(listt)
b = int(n/len(listt))
listt = listt*b + listt[0:a]
result = [(i, j) for i,j in Counter(listt).items()]
print (result)
# [('a', 3), ('b', 2), ('c', 2)]
答案 2 :(得分:1)
您可以简单地将列表的长度除以循环数,然后为索引小于其余数的元素加1:
def nb_accesses(sequence, loops):
length = len(sequence)
out = [(value, loops // length + (index < loops % length))
for index, value in enumerate(sequence)]
return out
sequence = ['a', 'b', 'c']
print(nb_accesses(sequence, loops=0))
# [('a', 0), ('b', 0), ('c', 0)]
print(nb_accesses(sequence, loops=3))
# [('a', 1), ('b', 1), ('c', 1)]
print(nb_accesses(sequence, loops=5))
# [('a', 2), ('b', 2), ('c', 1)]
index < loops % length
的值为0(假)或1(真)。
答案 3 :(得分:1)
我们访问包含 n 个项目的列表中第 k 个项目的次数,而 v 的访问次数为⌈(vk) /n⌉,相当于⌊(v-k + n-1)/n⌋。毕竟,我们进行了 v 次访问,因此这意味着每个项目至少具有⌊v/n-1⌋次访问。最后一个“回合”分发其余的 v-⌊v/n-1⌋,第一个 v-⌊v/n-1⌋项“检索”访问
我们可以使用以下方法在线性时间内生成此类列表:
def visit_count(data, v):
n = len(data)
return [(x, (v-i+n-1)//n) for i, x in enumerate(data)]
例如:
>>> visit_count('abc', 7)
[('a', 3), ('b', 2), ('c', 2)]
>>> visit_count('abc', 8)
[('a', 3), ('b', 3), ('c', 2)]
>>> visit_count('abc', 9)
[('a', 3), ('b', 3), ('c', 3)]
>>> visit_count('abc', 10)
[('a', 4), ('b', 3), ('c', 3)]
由于这是在列表的长度中而不是在访问次数中进行的,因此这意味着我们可以通过合理的列表和大量访问来解决此问题。例如:
>>> visit_count('abcde', 1_234_567_890_123_456)
[('a', 246913578024692), ('b', 246913578024691), ('c', 246913578024691), ('d', 246913578024691), ('e', 246913578024691)]
单独进行1'234'567'890'123'456访问的簿记将导致该函数花很多时间才能获得结果。但是由于元素数(此处为5)是有限的,因此仅需几微秒。
答案 4 :(得分:0)
给出
import itertools as it
import collections as ct
lst = list("abc")
n = 7
代码
iterable = (it.islice(it.cycle(lst), n)
[(k, v) for k, v in ct.Counter(iterable).items()]
# [('a', 3), ('b', 2), ('c', 2)]