347. Top K Frequent Elements #48
Conversation
| - デフォルトの実装。eqはisを呼ぶ。等しくない場合はNot Implemented。__ne__はその逆。 | ||
| - そのほかの比較演算子は、デフォルト挙動は存在しない。<または==であることは≤を保証しない。比較演算子がない場合、<や≤はTypeErrorとなる。 | ||
| - reflectionというのがよくわからなかったが、chatGPTに聞いた感じ、`a < b` で `a.__lt__(b)` がダメだったら `b.__gt__(a)` を試す。ということらしい？ | ||
| - こういう用語、常識なのか？ |
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いや、この reflection は私は知らないですね。文脈から推測できますが数学用語でもないと思います。
通常 reflection というと、文字列からオブジェクトやアトリビュートなどを呼び出す仕組みを指します。
https://docs.python.org/3/c-api/reflection.html
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数学用語で反射律を満たす関係がreflexive relationですが、a<b <=> b>aによって<と>がreflectionであるというのは私は聞いたことないかもしれません。少なくともエンジニアの用語ではないと思います。
https://en.wikipedia.org/wiki/Reflexive_relation
高校等でも習う命題の「逆」、converseというのが<と>の関係性を表す正しい用語と思います。
https://en.wikipedia.org/wiki/Converse_relation
| ``` | ||
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| - Counter、most_commonでの実装。実務ならこれでOK | ||
| - CPythonのmost_commonの[実装](https://github.com/python/cpython/blob/17718b0503e5d1c987253641893cab98e01f4535/Lib/collections/__init__.py#L625)を見てみると、nがNoneの時以外に、いちいちheapqをimportしてnlargest()使っているのが不思議。単純にsortedの方がオーバーヘッドなさそうなので。 |
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k << nの状況を想定していると思います。
https://github.com/python/cpython/blob/659cb7e6b8e83e1541fc27fd29d4846e940b600e/Lib/heapq.py#L397
に記載がありますが、
n=10,000,000に対して、100largestの場合は比較が10,009,401回ぐらいになり、n log(n)よりもだいぶ少なくなります。
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なるほど、ありがとうございます。コメントに書いてありましたね。
| num_to_frequency = defaultdict(int) | ||
| for num in nums: | ||
| num_to_frequency[num] += 1 | ||
| return sorted(num_to_frequency, key=num_to_frequency.get, reverse=True)[:k] |
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ただのコメントなのですが、辞書をsortedするとリストになって返ってくるのですね、パット見でえ？となりましたが調べてわかりました。
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意識せずにやってしまっておりました。ありがとうございます
https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/description/
Given an integer array nums and an integer k, return the k most frequent elements. You may return the answer in any order.