在 Python 中將字典頻率轉換為列表的最快方法是什么？

Question

我的字典頻率如下：

freq = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

它只是意味着我有一個a 、兩個b和三個c 。

我想把它轉換成一個完整的列表：

lst = ['a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c']

這樣做的最快方式（省時）或最緊湊的方式（節省空間）是什么？

Answer 1

是的，但前提是項目是（或可以表示為）整數，並且最小和最大項目之間的項目數足夠接近兩者之間的差異，在這種情況下，您可以使用桶排序，從而導致O(n)時間復雜度，其中n是最小和最大項目之間的差異。 這將比使用其他排序算法更有效，平均時間復雜度為O(n log n) 。

在List = [1, 4, 5, 2, 6, 7, 9, 3]正如你的問題一樣，當知道1是最小的項目時，使用桶排序確實更有效，並且9是最大的項目，因為范圍之間只缺少8 。 以下示例使用collections.Counter來說明輸入列表中可能存在重復項的可能性：

from collections import Counter
counts = Counter(List)
print(list(Counter({i: counts[i] for i in range(1, 10)}).elements()))

這輸出：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9]

Answer 2

讓我們將其分解為兩次O(N)傳遞：一次用於對數字進行編目，另一次用於創建排序列表。 我更新了變量名稱； 鑒於內置類型list ， List是一個特別糟糕的選擇。 我還為每個值添加了 10，因此您可以看到低端偏移是如何工作的。

coll = [11, 14, 15, 12, 16, 17, 19, 13]
last = 19
first = 11

offset = first
size = last-first+1

# Recognize all values in a dense "array"
need = [False] * size
for item in coll:
    need[item - offset] = True

# Iterate again in numerical order; for each True value, add that item to the new list
sorted_list = [idx + offset for idx, needed_flag in enumerate(need) if needed_flag] 
print(sorted_list)

輸出：

[11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 19]

Answer 3

我通常使用的最緊湊的方式是列表理解——

lst = ['a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c']
freq = {i: 0 for i in lst}
for i in lst: freq[i] += 1

空間復雜度 - O(n)
時間復雜度 - O(n)