python 字典 底层筛选计数

### 去重计数的实现方法 #### Python 实现 在 Python 中，可以通过集合（`set`）来轻松实现去重功能。对于计数操作，则可以利用字典或者 `collections.Counter` 来统计每个元素出现的频率。 以下是基于 Python 的一种实现方式： ```python from collections import Counter def unique_count(lst): # 使用 set 去重并保持原始顺序 seen = {} result = [] for item in lst: if item not in seen: seen[item] = True result.append(item) # 统计每个元素的数量 counts = dict(Counter(lst)) return result, counts # 测试数据 data = [1, 10, 12, 93, 75, 1, 10, 12] unique_elements, element_counts = unique_count(data) print("去重后的列表:", unique_elements) # 输出去重后的列表[^1] print("各元素的计数:", element_counts) # 输出各元素的计数[^1] ``` 此代码通过遍历输入列表，在过程中维护一个哈希表 (`seen`) 记录已访问过的元素，从而达到保留原顺序的同时完成去重的目的。最后使用 `Counter` 对整个列表进行计数。 --- #### C/C++ 实现 C 或者 C++ 可以借助布尔型数组或哈希表来进行去重和计数的操作。以下是一个简单的例子，适用于整数值范围较小的情况： ```c++ #include <iostream> #include <unordered_map> using namespace std; void uniqueCount(int arr[], int size) { unordered_map<int, bool> visited; unordered_map<int, int> frequency; cout << "去重后的序列: "; for (int i = 0; i < size; ++i) { if (!visited[arr[i]]) { visited[arr[i]] = true; cout << arr[i] << " "; // 打印未重复项 } frequency[arr[i]]++; // 更新频次 } cout << "\n各元素的计数:\n"; for (const auto &pair : frequency) { cout << pair.first << ": " << pair.second << endl; // 显示每种元素及其数量 } } // 测试部分 int main() { int data[] = {1, 10, 12, 93, 75, 1, 10, 12}; int length = sizeof(data)/sizeof(data[0]); uniqueCount(data, length); } ``` 该程序定义了一个无序映射用于标记哪些数字已经被打印过，并记录它们各自的出现次数。最终输出的是经过过滤的结果以及对应的频率分布情况[^2]。 --- #### JavaScript 实现 JavaScript 提供了多种内置结构可以帮助开发者快速构建类似的解决方案。下面展示了一段采用对象作为辅助存储器的方法： ```javascript function uniqueAndCount(array){ var map = {}; array.forEach(function(element){ if(map[element]){ map[element]++; }else{ map[element]=1; } }); var keys = Object.keys(map).map(Number); console.log('去重后的数组:',keys); // 展示唯一键组成的数组[^3] console.log('各项对应计数:', JSON.stringify(map)); // 列举所有条目的具体数目[^3] } var sampleArray = [1, 10, 12, 93, 75, 1, 10, 12]; uniqueAndCount(sampleArray); ``` 这段脚本先创建一个空的对象用来保存每一个遇到的新项目；如果再次碰到相同的值就增加其关联的计数属性。之后提取这些唯一的键形成新的数组表示去除冗余的数据集。 --- #### Spark 实现 当面对大规模分布式环境下的需求时，像 Apache Spark 这样的框架非常适合执行此类任务。它允许用户以声明式的风格描述转换逻辑而无需关心底层细节。例如给定一段文本文件内容，我们可以很容易写出如下形式的 RDD 转换链路来计算词频及剔除副本： ```scala val lines = sc.textFile("test.txt") // 加载源文档 val words = lines.flatMap(_.split(",")) // 将每一行拆分成单独词语 val wordCounts = words.map((_, 1)).reduceByKey(_ + _) // 合并相同key并将value相加得到总数 val distinctWords = words.distinct() // 获取不重复版本 distinctWords.collect.foreach(println) // 查看结果 wordCounts.collect.foreach{case (w,c) => println(s"$w:$c")} // 打印配对关系[^5] ``` 在这里，“flatMap”负责把单个字符串分割成多个独立单元，“map”则附加额外的状态信息以便后续聚合运算。“reduceByKey”按照指定规则累加匹配组内的成员贡献度。“distinct”动作进一步筛选掉多余的拷贝实例。 --- ### 总结 以上分别介绍了几种主流语言下针对同一目标的不同解决思路和技术手段。无论是本地串行处理还是云端集群协作模式都有相应的库支持简化开发流程提高效率。

<think>嗯，用户这次专门询问Python中"|"运算符的用法，看来是在编程中遇到了具体需求。结合用户之前提供的参考资料，ta似乎正在系统学习Python运算符体系，之前已了解过成员运算符、比较运算符和三目运算符。用户可能正在处理涉及位运算或集合操作的实际问题，也可能是阅读代码时遇到了这个符号。从用户提问方式看，ta特别强调要"用法、解释、示例"，说明需要实操性指导。考虑到用户引用过运算符的性能分析内容，可能对底层实现也有兴趣。有趣的是，用户刻意用空格包裹竖线写成"|"，显然是为了避免被误认为Markdown表格符号，这种细节意识值得肯定。关于"|"运算符，需要分场景说明：在数值计算中它是按位或，对于集合则是并集。这个符号在不同场景下的重载正是Python灵活性的体现。用户引用的资料[1]提到成员运算符优化策略，这个思路同样适用于位运算——用位掩码替代列表可大幅提升性能，这点值得在回答中呼应。特别要注意的是，用户提供的参考引用[2]提到逻辑运算符，但"|"和逻辑或"or"有本质区别。前者是位操作/集合操作符，后者用于布尔短路求值。这个关键区别必须强调，否则容易引发隐蔽bug。资料[3]的三目运算符内容虽不直接相关，但暗示用户可能接触过条件表达式，可在回答中类比说明"|"在条件筛选中的特殊用途。针对匿名用户的学习特点，示例应当直白有效。第一个示例用二进制视角演示位或运算最直观，而集合示例则选用差异明显的两个集合演示并集。考虑到用户可能是初学者，特别添加了位掩码的实际应用案例——权限控制是日常开发中最易懂的场景。</think> 在 Python 中，`|` 运算符有两种主要含义，具体取决于操作数的类型： **一、按位或运算符（用于整数）** * **含义**：对整数的二进制位执行 **逻辑或** 操作。只有对应位中至少有一个是 1 时，结果的对应位才是 1。 * **语法**：`x | y` * **示例**： ```python # 二进制: 5 -> 0101, 3 -> 0011 # 按位或: 0101 | 0011 = 0111 (十进制 7) result = 5 | 3 print(result) # 输出: 7 ``` **二、集合并集运算符（用于集合/集合类型）** * **含义**：计算两个集合的 **并集**，返回一个包含两个集合中所有 **唯一元素** 的新集合。 * **语法**：`set_a | set_b` * 也可用于 `frozenset` 或 `collections.Counter`（但 `Counter` 的 `|` 会取对应计数的最大值）。 * **示例**： ```python set1 = {1, 2, 3} set2 = {3, 4, 5} union_set = set1 | set2 # 等价于 set1.union(set2) print(union_set) # 输出: {1, 2, 3, 4, 5} ``` **关键区别** | 特性 | 按位或 (`|`) | 集合并集 (`|`) | | :--------- | :------------------- | :----------------------- | | **操作数** | 整数 (`int`) | 集合 (`set`, `frozenset`)| | **功能** | 操作二进制位 | 组合两个集合的元素 | | **结果类型**| 整数 (`int`) | 新集合 (`set`) | | **等价方法**| `x.__or__(y)` | `set_a.union(set_b)` | **注意事项** 1. **类型兼容性**：Python 会根据操作数的类型自动选择执行按位或还是集合并集。如果操作数类型不支持 `|` 操作（如两个列表），会引发 `TypeError`。 2. **优先级**：`|` 运算符的优先级比比较运算符（如 `<`, `>`, `==`）高，但比算术运算符（如 `+`, `-`, `*`, `**`）和位运算符 `&` 低。必要时使用括号 `()` 明确运算顺序。 3. **短路求值**：**不适用**。`|` 不是逻辑运算符，不会短路求值。 4. **字典视图**：字典的键视图 (`dict_keys`)、值视图 (`dict_values`) 或项视图 (`dict_items`) **不直接**支持 `|` 运算符。需要先转换为集合：`set(dict1.keys()) | set(dict2.keys())`。 5. **自定义对象**：可以通过定义 `__or__` 或 `__ior__` 方法来自定义类的对象对 `|` 和 `|=` 的行为。 **示例：混合应用** ```python # 位运算应用：组合状态标志 READ = 0b0001 # 1 WRITE = 0b0010 # 2 EXECUTE = 0b0100 # 4 user_permissions = READ | WRITE # 0b0011 (3) can_execute = user_permissions & EXECUTE # 0b0000 (0) -> 没有执行权限 # 集合运算应用：合并标签 tags_article1 = {'python', 'tutorial'} tags_article2 = {'python', 'data', 'science'} all_tags = tags_article1 | tags_article2 # {'python', 'tutorial', 'data', 'science'} ``` **总结** Python 中的 `|` 是一个 **多功能运算符**，其核心作用取决于操作数的类型： 1. **按位或**：操作整数，合并二进制位 (1 的状态)。 2. **集合并集**：操作集合，合并所有唯一元素。 了解操作数的数据类型是准确理解和使用 `|` 运算符的关键[^1][^2]。