问题

《Python Cookbook》中有这么一个问题，给定一个序列，找出该序列出现次数最多的元素。
例如：

words = [
   'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes',
   'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around', 'the',
   'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'eyes', 'look', 'into',
   'my', 'eyes', "you're", 'under'
]

统计出words中出现次数最多的元素？

初步探讨

1、collections模块的Counter类
首先想到的是collections模块的Counter类，具体用法看这里！具体用法看这里！具体用法看这里！https://docs.python.org/3.6/l...，重要的事情强调三遍。

from collections import Counter

words = [
   'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes',
   'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around', 'the',
   'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'eyes', 'look', 'into',
   'my', 'eyes', "you're", 'under'
]

counter_words = Counter(words)
print(counter_words)
most_counter = counter_words.most_common(1)
print(most_counter)

关于most_common([n])：

2、根据dict键值唯一性和sorted()函数

import operator

words = [
    'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes',
    'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around', 'the',
    'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'eyes', 'look', 'into',
    'my', 'eyes', "you're", 'under'
]

dict_num = {}
for item in words:
    if item not in dict_num.keys():
        dict_num[item] = words.count(item)
        
# print(dict_num)

most_counter = sorted(dict_num.items(),key=lambda x: x[1],reverse=True)[0]  
print(most_counter)

sorted函数：
传送门：https://docs.python.org/3.6/l...

iterable：可迭代类型；
key：用列表元素的某个属性或函数进行作为关键字，有默认值，迭代集合中的一项;
reverse：排序规则. reverse = True 降序 或者 reverse = False 升序，有默认值。
返回值：是一个经过排序的可迭代类型，与iterable一样。

这里，我们使用匿名函数key=lambda x: x[1]
等同于:

def key(x):
    return x[1]

这里，我们利用每个元素出现的次数进行降序排序，得到的结果的第一项就是出现元素最多的项。

更进一步

这里给出的序列很简单，元素的数目很少，但是有时候，我们的列表中可能存在上百万上千万个元素，那么在这种情况下，不同的解决方案是不是效率就会有很大差别了呢？
为了验证这个问题，我们来生成一个随机数列表，元素个数为一百万个。
这里使用numpy Package,使用前，我们需要安装该包，numpy包下载地址：https://pypi.python.org/pypi/...。这里我们环境是centos7，选择numpy-1.14.2.zip (md5, pgp)进行下载安装，解压后python setup.py install

def generate_data(num=1000000):
    return np.random.randint(num / 10, size=num)

np.random.randint(low[, high, size]) 返回随机的整数，位于半开区间 [low, high)
具体用法参考https://pypi.python.org/pypi

OK,数据生成了，让我们来测试一下两个方法所消耗的时间,统计时间，我们用time函数就可以。

#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
#
# File: most_elements.py
# Author: ralap
# Data: 2018-4-5
# Description: find most elements in list
#

from collections import Counter
import operator
import numpy as np
import random
import time


def generate_data(num=1000000):
    return np.random.randint(num / 10, size=num)


def collect(test_list):
    counter_words = Counter(test_list)
    print(counter_words)
    most_counter = counter_words.most_common(1)
    print(most_counter)


def list_to_dict(test_list):
    dict_num = {}
    for item in test_list:
        if item not in dict_num.keys():
            dict_num[item] = test_list.count(item)

    most_counter = sorted(dict_num.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[0]
    print(most_counter)

if __name__ == "__main__":
    list_value = list(generate_data())

    t1 = time.time()
    collect(list_value)
    t2 = time.time()
    print("collect took: %sms" % (t2 - t1))

    t1 = t2
    list_to_dict(list_value)
    t2 = time.time()
    print("list_to_dict took: %sms" % (t2 - t1))

以下结果是我在自己本地电脑运行结果，主要是对比两个方法相对消耗时间。

当数据比较大时，消耗时间差异竟然如此之大！下一步会进一步研究Counter的实现方式，看看究竟是什么魔法让他性能如此好。

参考资料

https://blog.csdn.net/xie_0723/article/details/51692806