Python 【问题描述】 对于一个包含自然数的列表nums,计算他的度。列表的度定义为列表里任一元素出现的频率的最大值。 【输入形式】 从键盘输入一个列表,包含方括号,逗号分隔

时间: 2023-05-29 09:08:03 浏览: 85
的自然数。例如:[1,2,2,3,3,3,4] 【输出形式】 输出一个整数,表示该列表的度。例如:3 【样例输入】 [1,2,2,3,3,3,4] 【样例输出】 3 【提示】 列表长度不超过10^4。
相关问题

以python语言 对于一个包含自然数的列表nums,计算他的度。列表的度定义为列表里任一元素出现的频率的最大值。

可以通过统计每个元素出现的次数,然后找到出现次数最多的元素来计算列表的度。 具体实现可以使用Python内置的collections模块中的Counter类来统计每个元素的出现次数。然后使用max函数找到出现次数最多的元素的出现次数即可。 以下是具体代码实现: ```python from collections import Counter def find_degree(nums): # 使用Counter统计每个元素出现的次数 counter = Counter(nums) # 找到出现次数最多的元素的出现次数 max_count = max(counter.values()) # 找到出现次数最多的元素 max_num = [k for k, v in counter.items() if v == max_count][0] return max_count, max_num ``` 其中,函数的返回值为一个元组,第一个元素为列表的度,第二个元素为出现次数最多的元素。可以通过调用该函数来计算一个列表的度,例如: ```python nums = [1, 2, 2, 3, 2, 1, 4, 2] degree, max_num = find_degree(nums) print("列表的度为:", degree) print("出现次数最多的元素为:", max_num) ``` 输出结果为: ``` 列表的度为: 4 出现次数最多的元素为: 2 ```

对于一个包含自然数的列表nums,计算他的度。列表的度定义为列表里任一元素出现的频率的最大值。

好的,您的请求已经注意到了。关于您的问题,我理解您想要计算列表nums的度,它包含自然数,且度被定义为列表里任一元素出现的频率的最大值。那么可以如下计算: 1. 先用一个字典,将nums列表中的每一个元素作为键,键值为该元素出现的次数; 2. 找到字典中出现次数最多的元素,这个出现次数即为该列表的度。 代码如下: ```python def findDegree(nums): freq = {} max_freq = 0 for num in nums: if num in freq: freq[num] += 1 else: freq[num] = 1 max_freq = max(max_freq, freq[num]) return max_freq ``` 需要注意的是,如果输入的nums列表为空,则返回0,如果nums列表中只有一个元素,则度是1。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于网络的入侵检测系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip

基于网络的入侵检测系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者,也可作为课程设计、期末大作业。 基于网络的入侵检测系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于网络的入侵检测系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于网络的入侵检测系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于网络的入侵检测系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于网络的入侵检测系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于网络的入侵检测系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于网络的入侵检测系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于网络的入侵检测系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于网络的入侵检测系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于网络的入侵检测系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于网络的入侵检测系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip基于网络的入侵检测系统
recommend-type

本户型为2层独栋别墅D026-两层-13.14&12.84米-施工图.dwg

本户型为2层独栋别墅,建筑面积239平方米,占地面积155平米;一层建筑面积155平方米,设有客厅、餐厅、厨房、卧室3间、卫生间1间、杂物间;二层建筑面积84平方米,设有卧室2间、卫生间1间、储藏间、1个大露台。 本户型外观造型别致大方,采光通风良好,色彩明快,整体平面布局紧凑、功能分区合理,房间尺度设计适宜,豪华大气,富有时代气息。
recommend-type

Java_带有可选web的开源命令行RatioMaster.zip

Java_带有可选web的开源命令行RatioMaster
recommend-type

基于MATLAB实现的OFDM经典同步算法之一Park算法仿真,附带Park算法经典文献+代码文档+使用说明文档.rar

CSDN IT狂飙上传的代码均可运行,功能ok的情况下才上传的,直接替换数据即可使用,小白也能轻松上手 【资源说明】 基于MATLAB实现的OFDM经典同步算法之一Park算法仿真,附带Park算法经典文献+代码文档+使用说明文档.rar 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2020b;若运行有误,根据提示GPT修改;若不会,私信博主(问题描述要详细); 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可后台私信博主; 4.1 期刊或参考文献复现 4.2 Matlab程序定制 4.3 科研合作 功率谱估计: 故障诊断分析: 雷达通信:雷达LFM、MIMO、成像、定位、干扰、检测、信号分析、脉冲压缩 滤波估计:SOC估计 目标定位:WSN定位、滤波跟踪、目标定位 生物电信号:肌电信号EMG、脑电信号EEG、心电信号ECG 通信系统:DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测识别融合、LEACH协议、信号检测、水声通信 5、欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
recommend-type

基于MATLAB实现的对机械振动信号用三维能量谱进行分析+使用说明文档.rar

CSDN IT狂飙上传的代码均可运行,功能ok的情况下才上传的,直接替换数据即可使用,小白也能轻松上手 【资源说明】 基于MATLAB实现的对机械振动信号用三维能量谱进行分析+使用说明文档.rar 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2020b;若运行有误,根据提示GPT修改;若不会,私信博主(问题描述要详细); 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可后台私信博主; 4.1 期刊或参考文献复现 4.2 Matlab程序定制 4.3 科研合作 功率谱估计: 故障诊断分析: 雷达通信:雷达LFM、MIMO、成像、定位、干扰、检测、信号分析、脉冲压缩 滤波估计:SOC估计 目标定位:WSN定位、滤波跟踪、目标定位 生物电信号:肌电信号EMG、脑电信号EEG、心电信号ECG 通信系统:DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测识别融合、LEACH协议、信号检测、水声通信 5、欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。