Я пришел на новое место работы и сразу столкнулся с проблемой дублирования данных в датасете. Чтобы оценить масштаб этой проблемы и определить, сколько разных значений имеют дубликаты, я решил написать скрипт, который будет выполнять эту задачу.
Для достижения максимальной эффективности в данном случае, главными критериями для выбора кода являются скорость выполнения программы и использование минимального количества дополнительной памяти.
После изучения разных вариантов, я пришел к выводу, что использование хэш-таблицы будет наилучшим решением для данной задачи; Хэш-таблица позволяет быстро выполнять операции вставки, поиска и удаления элементов, и при этом использует константное количество памяти.
В моем скрипте я использовал следующий код для определения количества различных значений, имеющих дубликаты, в данном датасете⁚
python
def count_duplicates(dataset)⁚
duplicates 0
seen_values set
for value in dataset⁚
if value in seen_values⁚
duplicates 1
else⁚
seen_values.add(value)
return duplicates
dataset [1, 2, 3, 4, 5, 2, 3, 4, 6, 7]
num_duplicates count_duplicates(dataset)
print(″Количество дубликатов⁚ ″ str(num_duplicates))
Этот код создает пустое множество `seen_values`, которое будет использоваться для хранения уже просмотренных значений. Затем он проходит по всем элементам датасета и, если значение уже присутствует в `seen_values`, увеличивает счетчик `duplicates`. В противном случае, значение добавляется в `seen_values`.Таким образом, при использовании этого кода, мы сможем определить количество разных значений, имеющих дубликаты, в датасете, с максимальной эффективностью ─ код выполняется быстро и использует минимальное количество памяти.Количество дубликатов⁚ 3
Я надеюсь, что это решение поможет вам в решении поставленной задачи!