1.Counter类

Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

1.1 创建

下面的代码说明了Counter类创建的四种方法：

Counter类的创建

Python

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>>> c = Counter()  # 创建一个空的Counter类 >>> c = Counter('gallahad')  # 从一个可iterable对象（list、tuple、dict、字符串等）创建 >>> c = Counter({'a': 4, 'b': 2})  # 从一个字典对象创建 >>> c = Counter(a=4, b=2)  # 从一组键值对创建

1.2 计数值的访问与缺失的键

当所访问的键不存在时，返回0，而不是KeyError；否则返回它的计数。

计数值的访问

Python

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>>> c = Counter("abcdefgab") >>> c["a"] 2 >>> c["c"] 1 >>> c["h"] 0

1.3 计数器的更新（update和subtract）

可以使用一个iterable对象或者另一个Counter对象来更新键值。

计数器的更新包括增加和减少两种。其中，增加使用update()方法：

计数器的更新（update）

Python

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>>> c = Counter('which') >>> c.update('witch')  # 使用另一个iterable对象更新 >>> c['h'] 3 >>> d = Counter('watch') >>> c.update(d)  # 使用另一个Counter对象更新 >>> c['h'] 4

减少则使用subtract()方法：

计数器的更新（subtract）

Python

1 2 3 4 5 6 7 8 9

>>> c = Counter('which') >>> c.subtract('witch')  # 使用另一个iterable对象更新 >>> c['h'] 1 >>> d = Counter('watch') >>> c.subtract(d)  # 使用另一个Counter对象更新 >>> c['a'] -1

1.4 键的删除

当计数值为0时，并不意味着元素被删除，删除元素应当使用del。

键的删除

Python

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>>> c = Counter("abcdcba") >>> c Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 2, 'd': 1}) >>> c["b"] = 0 >>> c Counter({'a': 2, 'c': 2, 'd': 1, 'b': 0}) >>> del c["a"] >>> c Counter({'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})

1.5 elements()

返回一个迭代器。元素被重复了多少次，在该迭代器中就包含多少个该元素。元素排列无确定顺序，个数小于1的元素不被包含。

elements()方法

Python

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>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2) >>> list(c.elements()) ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']

1.6 most_common([n])

返回一个TopN列表。如果n没有被指定，则返回所有元素。当多个元素计数值相同时，排列是无确定顺序的。

most_common()方法

Python

1 2 3 4 5

>>> c = Counter('abracadabra') >>> c.most_common() [('a', 5), ('r', 2), ('b', 2), ('c', 1), ('d', 1)] >>> c.most_common(3) [('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)]

1.7 fromkeys

未实现的类方法。

1.8 浅拷贝copy

浅拷贝copy

Python

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>>> c = Counter("abcdcba") >>> c Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 2, 'd': 1}) >>> d = c.copy() >>> d Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})

1.9 算术和集合操作

+、-、&、|操作也可以用于Counter。其中&和|操作分别返回两个Counter对象各元素的最小值和最大值。需要注意的是，得到的Counter对象将删除小于1的元素。

Counter对象的算术和集合操作

Python

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>>> c = Counter(a=3, b=1) >>> d = Counter(a=1, b=2) >>> c + d  # c[x] + d[x] Counter({'a': 4, 'b': 3}) >>> c - d  # subtract（只保留正数计数的元素） Counter({'a': 2}) >>> c & d  # 交集:  min(c[x], d[x]) Counter({'a': 1, 'b': 1}) >>> c | d  # 并集:  max(c[x], d[x]) Counter({'a': 3, 'b': 2})

2.常用操作

下面是一些Counter类的常用操作，来源于Python官方文档

Counter类常用操作

Python

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sum(c.values())  # 所有计数的总数 c.clear()  # 重置Counter对象，注意不是删除 list(c)  # 将c中的键转为列表 set(c)  # 将c中的键转为set dict(c)  # 将c中的键值对转为字典 c.items()  # 转为(elem, cnt)格式的列表 Counter(dict(list_of_pairs))  # 从(elem, cnt)格式的列表转换为Counter类对象 c.most_common()[:-n:-1]  # 取出计数最少的n-1个元素 c += Counter()  # 移除0和负值

 下面这部分内容转自：https://www.cnblogs.com/nisen/p/6052895.html

class collections.Counter([iterable-or-mapping])

Counter 是实现的 dict 的一个子类，可以用来方便地计数。

例子

举个计数的例子，需要统计一个文件中，每个单词出现的次数。实现方法如下

# 普通青年
d = {}
with open('/etc/passwd') as f:
    for line in f:
        for word in line.strip().split(':'):
            if word not in d:
                d[word] = 1
            else:
                d[word] += 1

# 文艺青年
d = defaultdict(int)
   with open('/etc/passwd') as f:
       for line in f:
           for word in line.strip().split(':'):
               d[word] += 1

# 棒棒的青年
word_counts = Counter()
with open('/etc/passwd') as f:
    for line in f:
word_counts.update(line.strip().split(':'))

使用实例

可以像下面例子一样来创建一个 Counter:

>>> c = Counter()                           # 创建一个新的空counter
>>> c = Counter('abcasdf')                  # 一个迭代对象生成的counter
>>> c = Counter({'red': 4, 'yello': 2})      # 一个映射生成的counter
>>> c = Counter(cats=2, dogs=5)             # 关键字参数生成的counter

# counter 生成counter, 虽然这里并没有什么用
>>> from collections import Counter
>>> c = Counter('abcasd')
>>> c
Counter({'a': 2, 'c': 1, 'b': 1, 's': 1, 'd': 1})
>>> c2 = Counter(c)
>>> c2
Counter({'a': 2, 'c': 1, 'b': 1, 's': 1, 'd': 1})

因为 Counter 实现了字典的 __missing__ 方法， 所以当访问不存在的key的时候，返回值为0:

>>> c = Counter(['apple', 'pear'])
>>> c['orange']
0

counter 常用的方法：

# elements() 按照counter的计数，重复返回元素
>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
>>> list(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']

# most_common(n) 按照counter的计数，按照降序，返回前n项组成的list; n忽略时返回全部
>>> Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)]

# subtract([iterable-or-mapping]) counter按照相应的元素，计数相减
>>> c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
>>> d = Counter(a=1, b=2, c=3, d=4)
>>> c.subtract(d)
>>> c
Counter({'a': 3, 'b': 0, 'c': -3, 'd': -6})

# update([iterable-or-mapping]) 不同于字典的update方法，这里更新counter时，相同的key的value值相加而不是覆盖
# 实例化 Counter 时， 实际也是调用这个方法


# Counter 间的数学集合操作
>>> c = Counter(a=3, b=1, c=5)
>>> d = Counter(a=1, b=2, d=4)
>>> c + d                       # counter相加, 相同的key的value相加
Counter({'c': 5, 'a': 4, 'd': 4, 'b': 3})
>>> c - d                       # counter相减, 相同的key的value相减，只保留正值得value
Counter({'c': 5, 'a': 2})
>>> c & d                       # 交集:  取两者都有的key,value取小的那一个
Counter({'a': 1, 'b': 1})
>>> c | d                       # 并集:  汇聚所有的key, key相同的情况下，取大的value
Counter({'c': 5, 'd': 4, 'a': 3, 'b': 2})

常见做法:
sum(c.values())                 # 继承自字典的.values()方法返回values的列表，再求和
c.clear()                       # 继承自字典的.clear()方法，清空counter
list(c)                         # 返回key组成的list
set(c)                          # 返回key组成的set
dict(c)                         # 转化成字典
c.items()                       # 转化成(元素，计数值)组成的列表
Counter(dict(list_of_pairs))    # 从(元素，计数值)组成的列表转化成Counter
c.most_common()[:-n-1:-1]       # 最小n个计数的(元素，计数值)组成的列表
c += Counter()                  # 利用counter的相加来去除负值和0的值

接下来就是leetcode的实战

内容转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37647540

本文的内容

先通过三道题了解Counter类的强大之处。在通过两道稍微有些难度的题熟练掌握Counter的使用。

Leetcode242-有效的字母异位词

-题目链接

题目分析：

如果两个字符串所含的字符种类以及对应的个数都相同那么就是True，相当于统计词频。

代码实现：

counter实例是支持==这种操作符的。

from collections import Counter
return Counter(s) == Counter(t)

Leetcode451-根据字符出现频率排序

-题目链接

题目分析：

根据题目的词频进行排序，然后再从大到小根据字符以及字符的个数组合成新的字符串。

代码实现：

使用most_common方法

return ''.join([c  *freq for c, freq in Counter(s).most_common()])

Leetcode350-两个数组的交集 II

-题目链接

代码实现：

Counter实例支持python中的各种集合操作符，比如交集&并集|差集-等等。elements方法可以将整个Counter根据频率铺平

return list((Counter(nums1) & Counter(nums2)).elements())

 

49.字母异位词分组

-题目链接

题目分析：

在前面中已经提到了类似的问题，用Counter可以判断两个字符串是否为异位词。那么怎么分组呢？一个想法是创建一个dict，key存Counter实例，value是一个list存放所有与key是异位词的字符串。但是有一个问题是Counter实例是不能哈希的，不能作为key使用，这时需要使用frozenset在保证值不变的情况下存储这个Counter实例。将Counter的键值对以元组的方式放入frozenset，再将这个frozenset作为key。

代码实现：

def groupAnagrams(self, strs):
    from collections import Counter, defaultdict
    res_map = defaultdict(list)

    for str in strs:
        res_map[frozenset((k, v) for k, v in Counter(str).items())].append(str)

    return list(res_map.values())

 

447.回旋镖的数量

-题目链接

题目分析：

以每个点为中心计算其他点到这个点的距离，根据每个距离的个数计算出该距离下总共有多少种点的组合，比如一个距离下总共有4个点，那么总共的组合就有4*3=12种。将每个点每个距离每种组和加在一起就是最终结果

代码思路：

1. 计算距离的函数
2. 根据一个点的距离的Counter，计算出该点分中心的情况下有多少种组合
3. 将所有点为中心的组合相加

代码实现：

def numberOfBoomerangs(self, points):
    from collections import Counter

    len_points = len(points)
    res = 0

    # 步骤三
    for i in range(len_points):
        counter = Counter(self._eval_dis(points[i], points[j]) for j in range(len_points) if j != i)
        res += self._eval_sum(counter)

    return res

# 步骤一
def _eval_dis(self, p1, p2):
    """计算两点间的距离，由于只用于比较，不开根号了"""
    return sum((p1[i] - p2[i]) ** 2 for i in range(len(p1)))

# 步骤二
def _eval_sum(self, hash_map):
    """根据每个点对应的不同距离由多少个不同的点计算出总共的个数，比如某个距离是3就能组成3*2情况"""
    return sum([i * (i - 1) for i in hash_map.values() if i >= 2])

总结

Counter单独使用的例子都非常简单，只要有关频率的使用，都应该先想到Counter，而不是自己用dict去构建，大部分你要用的方法Counter都实现了。