Мой личный опыт в решении данной задачи
Когда я столкнулся с задачей по поиску и подсчету дубликатов в большом датасете, я решил использовать структуру данных ″хеш-таблица″ для наилучшего решения. Это позволило мне решить задачу эффективно с точки зрения времени выполнения и использования памяти.
Первым шагом было создание пустой хеш-таблицы. Затем я прошелся по всем значениям в датасете и добавил их в хеш-таблицу. Если значение уже присутствовало в хеш-таблице, то я увеличивал счетчик дубликатов для данного значения. В конечном результате, я получил количество разных значений с дубликатами.
Преимущество использования хеш-таблицы в данном случае заключается в том, что вставка и поиск элементов выполняются за константное время, то есть O(1). Это значит, что скорость выполнения алгоритма будет быстрой, даже если размер датасета будет очень большим.Кроме того, использование хеш-таблицы позволило мне минимизировать использование дополнительной памяти. Размер хеш-таблицы будет зависеть только от количества уникальных значений в датасете, а не от общего количества элементов.Вот пример кода, который я использовал для решения этой задачи⁚
python
def count_duplicates(dataset)⁚
duplicates 0
unique_values {}
for value in dataset⁚
if value in unique_values⁚
duplicates 1
unique_values[value] 1
else⁚
unique_values[value] 1
return duplicates
# Пример использования
dataset [1, 2, 3, 4, 5, 2, 3, 4, 5]
duplicates_count count_duplicates(dataset)
print(″Количество дубликатов⁚″, duplicates_count)
Этот код использует хеш-таблицу для подсчета количества дубликатов в датасете. Скорость выполнения будет быстрой, даже при большом объеме данных, и использование памяти будет минимальным.