如何计算列表中唯一列表的数量？

Question

我尝试使用Counter和itertools，但是由于列表不可用，因此它们无法正常工作。

我的数据如下所示：[[1,2,3]，[2,3,4]，[1,2,3]]

我想知道列表[1,2,3]出现了两次，但是我不知道该怎么做。 我当时只是想将每个列表转换为一个元组，然后对其进行哈希处理。 有没有更好的办法？

Answer 1

>>> from collections import Counter
>>> li=[ [1,2,3], [2,3,4], [1,2,3] ]
>>> Counter(str(e) for e in li)
Counter({'[1, 2, 3]': 2, '[2, 3, 4]': 1})

只要每个子列表中没有嵌套的可变项（例如[ [1,2,3], [2,3,4,[11,12]], [1,2,3] ] ：

>>> Counter(tuple(e) for e in li)
Counter({(1, 2, 3): 2, (2, 3, 4): 1})

如果确实在子列表列表中嵌套了其他不可使用的类型，请使用str或repr方法，因为该方法也可以处理所有子列表。 或将所有递归转换为元组（更多工作）。

Answer 2

我认为，在类似的元组上使用Counter类

Counter(tuple(item) for item in li)

在优雅和“ pythoniticity”方面将是最佳的：这可能是最短的解决方案，它非常清楚您想要实现什么以及如何实现，并且使用了resp。 结合了标准方法（因此避免了重新发明轮子）。

我可以看到的唯一性能缺陷是，每个元素都必须转换为元组（以便可哈希化），这或多或少意味着所有子列表的所有元素都必须复制一次。 同样，如果您知道列表元素将始终为整数，则元组的内部哈希函数可能不是最佳的。

为了提高性能，您必须

• 实现某种直接在列表上工作的哈希算法（或多或少地重新实现元组的哈希，但用于列表）
• 以某种方式重新实现Counter类，以便使用此哈希算法并提供一些合适的输出（此类可能会使用字典，其中使用哈希值作为键，并使用“原始”列表和count的组合作为值）

为了匹配内部哈希函数的速度，至少需要在C / C ++中完成第一步。 如果您知道列表元素的类型，则可能甚至可以提高性能。

至于Counter类，我不知道它的标准实现是在Python中还是在C中，如果是后者，那么您可能还必须在C中重新实现它才能获得相同（或更好）的性能。

因此，在不知道您的具体要求的情况下（总是）无法回答“是否有更好的解决方案”的问题。

Answer 3

ll = [ [1,2,3], [2,3,4], [1,2,3] ]
print(len(set(map(tuple, ll))))

另外，如果您要计算唯一*列表的出现次数：

 print(ll.count([1,2,3]))

*值唯一，而不是参考唯一）

Answer 4

list =  [ [1,2,3], [2,3,4], [1,2,3] ]
repeats = []
unique = 0
for i in list:
    count = 0;
    if i not in repeats:
        for i2 in list:
            if i == i2:
                count += 1
    if count > 1:
        repeats.append(i)
    elif count == 1:
        unique += 1

print "Repeated Items"
for r in repeats:
    print r,

print "\nUnique items:", unique

循环浏览列表以查找重复序列，如果已将其检测为重复项则跳过这些项目，然后将其添加到repeats列表中，同时计算唯一列表的数量。