背景 统计List集合中元素出现的次数，相信大家都做过。举个例子，我们要统计集合中名字重复的次数。...1 : ++counts); }); System.out.println(nameMap); 首先创建一个map，然后遍历list，把list元素作为map的key，初始的value设置为1，如果遍历到重复的...nameLists.stream().collect(Collectors.groupingBy(p -> p, Collectors.counting())); 运行结果如下： 上面的代码就是对集合中的元素进行分组统计...，是不是像SQL的统计方法呢。...进入compute方法，我们发现里面有获取原有值这一项： V oldValue = get(key); 然后在旧值的基础上操作获取新值： V newValue = remappingFunction.apply
Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) 前言...环境 基础函数的使用 DataFrame记录每个值出现的次数 重复值的数量 重复值 打印重复的值 总结 ---- 前言 这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片...本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。...Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- DataFrame记录每个值出现的次数...语法 DataFrame.duplicated(subset=None,keep='first') 参数 subset：判断是否是重复数据时考虑的列 keep：保留第一次出现的重复数据还是保留最后一次出现的
删除有序数组中的重复项 传送门 题目详情 代码 class Solution { public: int removeDuplicates(vector& nums) {...如果当前元素与上一个不重复元素不相同，就将当前元素放在上一个不重复元素的下一个位置，并将 pre_index 更新为当前的位置(新的不重复元素的位置) 最后返回 pre_index+1，即为不重复元素的数量...这样做的原因是，如果某个元素出现的次数超过数组长度的一半，那么它与其他元素出现次数的抵消会导致最终留下的候选元素就是出现次数超过一半的元素。...继续遍历数组，遇到的下一个元素是4。此时计数器变为3。 最终留下的候选元素是4，它出现的次数超过了数组长度的一半。...这就是摩尔投票法的原理：通过抵消的过程，最终留下的候选元素就是出现次数超过一半的元素。 今天就到这里啦！
一、list（列表） list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素 用len()函数可以获得list元素的个数 列表操作包含以下函数: cmp(list1, list2)：比较两个列表的元素...list.count(obj)：统计某个元素在列表中出现的次数 list.extend(seq)：在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表） list.index(obj)：从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置...dict不会出现重复的key >>> d = {'1':95,'2':75,'3':85} >>> d['1']95 dict有以下几个特点： ① 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；...而list相反： ③ 查找和插入的时间随着元素的增加而增加； ④ 占用空间小，浪费内存很少。 ⑤ 所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。...四、set（集合） set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value 集合里不会出现重复的元素 s = set([1,2,3]) print s 通过add(key)方法可以添加元素到set
可以看出项集和事务似乎有点项。但是项集更随意一点，任意几个项都能组成一个项集。但是事务是人为规定好的。可信度：项集在数据集中出现的重复次数。项集不一定需要在事务中连续出现。...剪枝：剪枝是这个算法的核心，如果不进行这个步骤的话，也能得出正确结果，但是时间就会大大增加了。剪枝的核心是若某个集合存在一个非空子集不是频繁项集，则该集合不是频繁项集。...使用HashMap 存储项集以及项集的重复次数，便于查找。是{项集}的集合。 * 3. 每个项集用String类型存储。...返回map集合，这个集合是每一项以及对应的重复次数：key->value * * key：每一个候选项/频繁项 * value：相应候选项/频繁项的重复次数 */...{连接 + 剪枝} = {精简后的候选集C(k)} * 是对L(k-1)频繁集的每一个集合，进行[边连接成候选集，边剪枝]而不是先全部生成了{候选集}，然后再进行一次大循环，进行剪枝，这样会增加时间复杂度
Pyhton 四种常用数据类型 一、list（列表） list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素 用len()函数可以获得list元素的个数 列表操作包含以下函数: cmp(list1...: list.append(obj)：在列表末尾添加新的对象 list.count(obj)：统计某个元素在列表中出现的次数 list.extend(seq)：在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值...dict不会出现重复的key d = {'1':95,'2':75,'3':85} d['1']95 dict有以下几个特点： ① 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢； ② 需要占用大量的内存...而list相反： ③ 查找和插入的时间随着元素的增加而增加； ④ 占用空间小，浪费内存很少。 ⑤ 所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。...四、set（集合） set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value 集合里不会出现重复的元素 s = set([1,2,3]) print s 通过add(key)方法可以添加元素到
用hash()测试 一个对象，如果实现_hash()_方法可以作为键值使用 集合(set) 集合是一个数学概念，用set()创建 set.add(),set.update.set.remove，添加更新删除...列表的数据是可变的，我们可通过对象方法对列表中的数据进行增加、修改、删除等操作。可以通过list(seq)函数把一个序列类型转换成一个列表。 append(x) 在列表尾部追加单个对象x。...count(x) 返回对象x在列表中出现的次数。 extend(L) 将列表L中的表项添加到列表中。返回None。 Index(x) 返回列表中匹配对象x的第一个列表项的索引。...tuple=1，2，3，4，这也可以是一个元组，在不使用圆括号而不会导致混淆时，Python允许不使用圆括号的元组。 和列表一样，可对元组进行索引、分片、连接和重复。也可用len()求元组长度。 ...元组的索引用tuple[i]的形式，而不是tuple(i)。 和列表类似，使用tuple(seq)可把其它序列类型转换成元组。
列表 列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。 列表的数据项不需要具有相同的类型，创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。...list.count(obj) #统计某个元素在列表中出现的次数 list.extend(seq) #在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表...popitem() #随机返回并删除字典中的最后一对键和值。 集合 集合（set）是一个无序的不重复元素序列，集合是可变类型。...可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。...由于集合的无序性，没有修改操作，集合的添加、删除操作使用集合内置方法完成。
可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。...两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取（即可以通过索引来读取）。 字典是一种映射类型，字典用"{ }"标识，它是一个无序的键(key) : 值(value)对集合。...xxxx能能字典xxxx能能 注意：在开篇我们说过集合与字典都是无序的，那么索引、分片就没有意义；且集合的功能之一就是去重，而字典是映射类型，Key是唯一的，同样重复与连接也就不支持 类型功能列表相当于一个数据仓库...a>=b a.issubset(b)：判断集合是不是被其他集合包含（即判断集合是否为子集），等同于a<=b 程序练习题： 华为机测题: 明明想在学校中请一些同学一起做一项问卷调查，为了实验的客观性他先用计算...] 3) 升序输出所有不同的数字及其每个数字的重复次数 写的丑，大概演示一下 运行结果如下： 思考题1： 思考题2：
之所以能做到这么快，是因为FP-growth算法对于数据的挖掘并不是针对全量数据集的，而只针对FP-tree上的数据，因此这样可以省略掉很大一部分数据，从而节省下许多计算资源。...然后根据阈值过滤掉不频繁的元素，保留下来的结果就是单个频繁项的集合。 这里的逻辑非常简单，只有两件事，第一件事是统计每个单独的项出现的次数，第二件事是根据阈值将不频繁的项过滤掉。...由于z已经插入了，所以我们将它出现的次数更新成2，之后发现没有重复的元素，那么就构建出一条新的分支。...由于我们之前在插入FP-tree的时候，是严格按照元素出现的次数排序的，出现频次高的元素放置的位置越高。这样树上某一个链路在数据集中出现的次数，就等于链路中最底层的节点的数字。 我们来看个例子： ?...Apriori的核心思路是用两个长度为l的频繁项集去构建长度为l+1的频繁项集，而FP-growth则稍有不同。它是将一个长度为l的频繁项集作为前提，筛选出包含这个频繁项集的数据集。
python中的list是一个有序动态集合，能够随时向其中添加或者删除元素，而tuple则相反，是一个有序静态集合，即一旦创建就不能随修改。 list 创建（初始化）。...修改list一般有两种方式： 在list末尾直接增加元素，这样也增加了索引，增长了列表长度。通过append()方法实现 修改已有索引的元素的值，这样不增加索引，也不会增加列表的长度。...对于 list也可以使用len()、+、* 等操作符，len(list)用来获取list的长度(最大索引值+1)，+ 号用于组合列表，* 号用于重复列表。...* list包含的其他方法： 方法 功能 list.append(obj) 在列表末尾添加新的对象 list.count(obj) 统计某个元素在列表中出现的次数 list.extend(seq) 在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值...t[3][0] = 1 # 这里修改的是list而不是tuple，因为tuple的索引没有变 t[0] # 与list一样，用下标索引
目前国内网购非常普遍，并不一定需要去超市线下购买，而网购主力军是女性，因此不一定会出现尿布与啤酒同时购买的问题。...如 $\{尿布，啤酒，牛奶，面包\}$ 项集 一个事务中包含的若干个项目的集合，如 $\{尿布，啤酒\}$ 支持度 项集 $\{A，B\}$ 在全部项集中出现的概率。...总结 Aprior原理和实现简单，相对穷举法有其优势，但也有其局限 从单元素项集开始，通过组合满足最小支持度要求的项集来形成更大的集合 通过上述四条原理，进行剪枝，降低了计算量，从而提升了计算速度 每次增加频繁项目集的大小...FP树的构建过程是以空集作为树的根节点，将过滤和重排序后的数据集逐条添加到树中：如果树中已存在当前元素，则增加待添加元素的值；如果待添加元素不存在，则给树增加一个分支。...这张表记录各 $1-$ 频繁项的出现次数，并指向该频繁项在 $FP$ 树中的节点，如下图所示。 ?
在JDK中，List和Set有一个基本的区别，就是List可以包含多个相同对象，且是有顺序的，而Set不能有重复，且不保证顺序（有些实现有顺序，例如LinkedHashSet和SortedSet等）所以...，用于记录字符串在数组中出现的次数。...,int oldCount,int newCount): 将符合原有重复个数的元素修改为新的重复次数 retainAll(Collection c) : 保留出现在给定集合参数的所有的元素 ...Multiset不是Map 需要注意的是Multiset不是一个Map,尽管Multiset提供一部分类似的功能实现。...(因而调用add(E)方法会是multiset.size()增加1). multiset.iterator() 会循环迭代每一个出现的元素，迭代的次数与multiset.size()相同。
由于元组是不可变的，找到索引通常是为了了解结构，而不是为了修改元组内容（因为无法修改）。 index() 方法只返回第一个匹配项的索引，即使该值在元组中出现了多次。...count 查询指定元素出现的次数 count() 方法，用于统计元组中某个元素出现的次数。 tuple.count(element) tuple：你想要在其内部计数的元组。...不加逗号：single_item = (42)，这在Python中实际上被视为一个整数42，而不是一个元组。...集合操作方法 增 add: 是把要传入的元素做为一个整个添加到集合中 集合（set）是一个无序的、不重复元素的序列。add() 方法是集合的一个内置方法，用于向集合中添加一个元素。...如果添加的元素已经在集合中存在，则该方法不会有任何效果，因为集合的特性决定了它不能包含重复的元素。 set.add(element) set：你要向其添加元素的集合。
列表，元组，字典，集合的概念 列表 列表是最常用的 Python 数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。...列表的数据项不需要具有相同的类型 创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。...集合 集合（set）是一个无序的不重复元素序列。...可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。...",a,"重复出现的次数为",countX(lst1, a)) 执行结果： 列表中重复出现的元素是 7 重复出现的次数为 2 翻转列表 定义一个列表，将里面的元素翻转 代码演示： def Reverse
计数统计就是统计某一项出现的次数。实际应用中很多需求需要用到这个模型。比如测试样本中某一指出现的次数、日志分析中某一消息出现的频率等等‘这种类似的需求有很多实现方法。下面就列举几条。...(set)的特性，集合是一个无序不重复的元素集，而工厂函数set()可以将列表转换为一个无序不重复的元素集合。...下面来介绍collections中的Counter类。 (一)Counter类 Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。...update()：用于统计对象元素的更新，原有的Counter计数器对象与新增元素的统计计数值相加而不是直接替换。...可以看到第一个集合中的class被重命名为 ‘_2′ ； 第二个集合中重复的age被重命名为 ‘_3′，这是因为namedtuple在重命名的时候使用了下划线 _ 加元素所在索引数的方式进行重命名。
(1)指定元素1出现的次数list.copy()返回列表的浅复制，等于a[:]。...1.5、Sets（集合） 集合（set）是一个无序不重复元素的序列。 基本功能是进行成员关系测试和删除重复元素。 ...可以使用大括号({})或者 set()函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。...两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。 字典是一种映射类型，字典用"{ }"标识，它是一个无序的键(key) : 值(value)对集合。 ... in D: # 测试字典键是否存在 # 字典注意事项：（1）对新索引赋值会添加一项（2）字典键不一定非得是字符串，也可以为任何的不可变对象 一些写法：{x:x**2 for
队列的概念及特点 队列(Queue):是一种有次序的数据集合，其特征是新数据项的添加总发生在一端 (通常称为“尾rear”端) 特点:First in first out-先进先出,就像排队一样先到先得...而现存数据项的移除总发生在另一端 (通常称为“首front”端) A queue is an ordered collection of items队列是有序的集合 where the addition...(只能在对头出,队尾入) 新加入的数据项必须在数据集末尾等待而等待时间最长的数据项则是队首 这种次序安排排的原则称为(FIFO:First-infirst-out)先进先出 或“先到先服务first-come...first-served” 队列的例子出现在我们日常生活的方方面面:排队 队列仅有一个入口和一个出口不允许数据项直接插入队中，也不允许从中间移除数据项 对比栈和队列 仿照栈写队列的第一种写法...def size(self): return len(self.items) 注意:如果将pop(0)改为pop()，则会删除队列中最后添加的元素而不是最先添加的元素。
FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录，使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录，而且该算法不需要生成候选集合，所以效率会比较高。...long count;// 出现次数} 树的每一个结点代表一个项，这里我们先不着急看树的结构，我们演示一下FpTree的构造过程，FpTree构造好后自然明白了树的结构。...2次，鸡蛋只出现1次，小于最小支持度，因此不是频繁项集，根据Apriori定理，非频繁项集的超集一定不是频繁项集，所以可乐和鸡蛋不需要再考虑。 ...按照上面的步骤，我们已经基本构造了一棵FpTree（Frequent Pattern Tree），树中每天路径代表一个项集，因为许多项集有公共项，而且出现次数越多的项越可能是公公项，因此按出现次数由多到少的顺序可以节省空间...重复以上步骤，对header表头的每个项进行挖掘，即可得到整个频繁项集，可以证明（严谨的算法和证明可见参考文献[1]），频繁项集即不重复也不遗漏。
沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入...，{A,B,C}就是一个项集 K项集 项集中元素的个数为K，如{A,B,E,F}就是4项集 支持度(Support) sup(x) = 某个项集X在事物集中出现的次数 / 事物集中记录的总个数 如X =...（预剪枝的概念后面栗子再提） Step3：由候选K项目集生成频繁K项集（筛选出满足最小支持度的k项集） 重复步骤2和3，直到无法筛选出满足最小支持度的集合。.../4 = 25% 不是频繁二项集 牛奶和面包在事物1、2、3中各出现了一次，所以其支持度为 3/4 = 75% > 50%，所以是频繁二项集 以此类推，后面的二项集都不是频繁二项集 当然这里可以先进行预剪枝...，也就是k=1时，由于果酱已经不是频繁项了，根据性质二，其超集一定不是频繁项集，所以我们可以先把包含果酱的二项集都去除，这个过程就叫做预剪枝 第三步：重复上述过程求k-1项目 第四步：根据上面计算的结果
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