Python找出数组中出现最多的数方法

本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《Python找数组中出现次数最多的数字》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~

第一段引用上面的摘要：

本文旨在提供一个高效的 Python 函数，用于查找给定数组中出现频率最高的数字。当多个数字具有相同频率时，该函数将返回这些数字中最大的一个。文章将详细解释该函数的实现原理，并提供示例代码和性能比较，同时讨论了不使用 defaultdict 的替代方案。

查找数组中频率最高的数字

在处理数据时，经常需要找出数组中出现频率最高的元素。如果存在多个频率相同的元素，则需要返回其中最大的一个。下面提供一个高效的 Python 函数来实现这个功能。

函数实现

该函数利用 collections.defaultdict 来统计每个数字出现的次数，并在遍历数组的过程中，动态更新频率最高的数字。

from collections import defaultdict

def highest_rank(arr):
    count = defaultdict(int)
    highest_rank = 0
    highest_rank_cnt = 0  # 初始化最高频率计数器
    for num in arr:
        cnt = count[num] + 1
        count[num] = cnt
        if cnt > highest_rank_cnt or (cnt == highest_rank_cnt and num > highest_rank):
            highest_rank = num
            highest_rank_cnt = cnt  # 更新最高频率计数器
    return highest_rank

代码解释：

1. from collections import defaultdict: 导入 defaultdict 类，用于创建一个字典，当访问不存在的键时，会自动创建一个默认值（这里是 0）。
2. count = defaultdict(int): 创建一个 defaultdict 对象，用于存储每个数字出现的次数。
3. highest_rank = 0: 初始化 highest_rank 变量，用于存储当前频率最高的数字。初始值为 0。
4. highest_rank_cnt = 0: 初始化 highest_rank_cnt 变量，用于存储当前最高频率的计数。初始值为 0。
5. for num in arr:: 遍历输入数组 arr。
6. cnt = count[num] + 1: 获取数字 num 的当前计数，并加 1。如果 num 之前没有出现过，count[num] 会返回默认值 0，然后加 1。
7. count[num] = cnt: 更新数字 num 的计数。
8. if cnt > highest_rank_cnt or (cnt == highest_rank_cnt and num > highest_rank):: 检查当前数字 num 的频率是否高于已知的最高频率，或者频率相同但 num 本身更大。
9. highest_rank = num: 如果 num 的频率更高，则更新 highest_rank 为 num。
10. highest_rank_cnt = cnt: 同时更新 highest_rank_cnt 为 num 的频率。
11. return highest_rank: 返回频率最高的数字。

示例：

arr = [9, 48, 1, 8, 44, 45, 32, 48]
result = highest_rank(arr)
print(result)  # 输出 48

性能比较

与使用 arr.count(i) 的方法相比，使用 defaultdict 的方法效率更高。arr.count(i) 会在每次循环中重复遍历数组，而 defaultdict 只需遍历一次数组即可完成计数。

下面是一个性能比较的例子：

import numpy as np
from collections import defaultdict
import time

def highest_rank(arr):
    count = defaultdict(int)
    highest_rank = 0
    highest_rank_cnt = 0
    for num in arr:
        cnt = count[num]+1
        count[num]=cnt
        if cnt > highest_rank_cnt or (cnt == highest_rank_cnt and num > highest_rank):
            highest_rank = num
            highest_rank_cnt = cnt
    return highest_rank

def highest_rank_slow(arr):
    count_num = {}
    for i in arr:
        if i not in count_num:
            count_num[i] = 0
        else:
            count_num[i] = arr.count(i)
    return max(count_num,key=lambda x:(count_num.get(x),x))

nums = list(np.random.randint(0,1000,10_000))

start_time = time.time()
highest_rank(nums)
end_time = time.time()
print(f"Time taken by highest_rank: {end_time - start_time:.4f} seconds")

start_time = time.time()
highest_rank_slow(nums)
end_time = time.time()
print(f"Time taken by highest_rank_slow: {end_time - start_time:.4f} seconds")

在包含 10,000 个随机数的数组上运行上述代码，可以观察到 highest_rank 函数的执行速度明显快于 highest_rank_slow 函数。

不使用 defaultdict 的替代方案

如果不希望使用 defaultdict，可以使用标准的字典和 if num not in count 技巧来实现相同的功能。

def highest_rank_no_defaultdict(arr):
    count = {}
    highest_rank = 0
    highest_rank_cnt = 0
    for num in arr:
        if num not in count:
            cnt=1
        else:
            cnt = count[num]+1
        count[num]=cnt
        if cnt > highest_rank_cnt or (cnt == highest_rank_cnt and num > highest_rank):
            highest_rank = num
            highest_rank_cnt = cnt
    return highest_rank

虽然这种方法也可以实现相同的功能，但通常来说，使用 defaultdict 的代码更简洁，效率也更高。

总结

本文提供了一个高效的 Python 函数，用于查找数组中频率最高的数字。该函数利用 collections.defaultdict 来提高性能，并提供了不使用 defaultdict 的替代方案。在实际应用中，可以根据具体的需求选择最适合的实现方式。

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