编程题python常用技巧-持续

1.字典

1.1排序 

在Python中，要按照字典的值进行排序，可以按照以下步骤操作：

方法说明

1. ‌获取键值对列表‌：使用 dict.items() 获取字典的键值对视图。
2. ‌排序键值对‌：使用 sorted() 函数，并通过 key 参数指定按值排序。
3. ‌转换回字典（可选）‌：将排序后的列表转换为字典（Python 3.7+ 支持有序字典）。

 

# 原始字典
d = {'apple': 10, 'banana': 5, 'orange': 20}# 按值升序排序键值对
sorted_items = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])# 输出排序后的列表
print("按值升序排列的列表:", sorted_items)
# 输出: [('banana', 5), ('apple', 10), ('orange', 20)]# 转换为有序字典（Python 3.7+）
sorted_dict = dict(sorted_items)
print("排序后的字典:", sorted_dict)
# 输出: {'banana': 5, 'apple': 10, 'orange': 20}# 按值降序排序（添加 reverse=True）
sorted_items_desc = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print("按值降序排列的列表:", sorted_items_desc)
# 输出: [('orange', 20), ('apple', 10), ('banana', 5)]

 

 1.2统计字典的 key个数 collections.Counter(arr)

代码实现了对数组 arr 中元素的频率统计，并按出现次数 ‌从低到高‌ 排序。以下是代码解析及优化建议：

group = collections.Counter(arr) freq = group.most_common()[::-1]

1. ‌collections.Counter(arr)‌
   统计 arr 中每个元素的出现次数，返回 Counter 对象（字典子类，键为元素，值为频率）38。

   • 例如：arr = [1, 2, 2, 3] → group = {1:1, 2:2, 3:1}。

2. ‌most_common()‌
   返回元素及其频率的列表，按频率 ‌从高到低‌ 排序。若参数为空（如 most_common()），返回所有元素23。

   • 示例结果：[('b', 3), ('a', 2), ('c', 1)]。

3. ‌[::-1]‌
   通过切片反转列表，实现 ‌从低到高‌ 排序56。

   • 最终结果：[('c', 1), ('a', 2), ('b', 3)]。

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潜在问题与改进

1. ‌相同频率元素的顺序不确定性‌

• most_common() 对相同频率的元素会保留原始插入顺序（Python 3.7+ 字典有序），但若需严格按元素值排序，需额外处理8。
• ‌改进方法‌：显式指定排序规则。

• freq = sorted(group.items(), key=lambda x: (x[1], x[0])) # 先按频率升序，再按元素值升序

2. ‌性能优化（适用于大数据量）‌

• most_common() 的时间复杂度为 O(n log n)，若仅需升序结果，可直接生成排序列表：

  freq = sorted(group.items(), key=lambda x: x[1]) # 直接生成升序列表，无需反转

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完整示例

from collections import Counter 
arr = [1, 2, 2, 3, 3, 3] 
group = Counter(arr) # 原始方法：反转列表 
freq_reversed = group.most_common()[::-1] 
# 输出：[(1, 1), (2, 2), (3, 3)] 
# 改进方法：显式排序 
freq_sorted = sorted(group.items(), key=lambda x: x[1]) # 输出：[(1, 1), (2, 2), (3, 3)]

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方法对比

方法	时间复杂度	相同频率元素的处理	适用场景
most_common()[::-1]	O(n log n)	保留插入顺序	快速实现，无需严格排序
sorted()	O(n log n)	可自定义排序规则（如元素值）	需明确控制排序逻辑

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注意事项

• ‌空数组处理‌：若 arr 为空，group 也为空，freq 会得到空列表，需在后续逻辑中处理5。
• ‌频率为0的元素‌：Counter 默认不包含未出现的元素，但可通过 elements() 遍历所有可能键

    def findLeastNumOfUniqueInts2(self, arr: list, k: int) -> int:group = collections.Counter(arr) # Counter({5: 2, 4: 1})print(group)freq=group.most_common()[::-1] # 逆序[(4, 1), (5, 2)]print(freq)ans=len(freq)for _ ,occ in freq:if k>=occ:ans-=-1k-=occelse:breakreturn ansprint(s.findLeastNumOfUniqueInts2([5, 5, 4], 1))Counter({5: 2, 4: 1})

题目： 1481. 不同整数的最少数目 - 力扣（LeetCode）

 def findLeastNumOfUniqueInts(self, arr: List[int], k: int) -> int:arr_dict={}for i in arr:if i not in arr_dict:arr_dict[i]=1else:arr_dict[i]+=1# 对字典排序 sorted_dict=dict(sorted(arr_dict.items(),key=lambda x:x[1]))#print(sorted_dict)keys=sorted_dict.keys()ans=len(keys)for key in keys:if k-sorted_dict[key]>=0:#sorted_dict.remove(key)ans-=1k=k-sorted_dict[key]else:breakreturn ans