获取列表中所有元素平均值的最有效方法，其中每个元素出现的次数至少是列表模式的一半。
获取列表中所有元素平均值的最有效方法，其中每个元素出现的次数至少是列表模式的一半。
提问于 2016-09-24 22:57:40
我在python中有一个特定的任务要执行。效率和速度是这里最重要的，这就是为什么我张贴这个问题。
我需要获得列表中项目的平均值，但只需要获得至少是列表模式发生的一半的项目的平均值。
例如，如果列表是[1,2,2,3,4,4,4,4]，我需要得到2,2,4,4,4,4的平均值。由于4是列表的模式，并且发生了四次，所以唯一至少发生了四次(两次)的元素是2。因此，我对所有出现的1和3进行了折扣，并对列表进行了平均处理。
我不知道最有效的方法是什么。我知道如何强行计算解决方案，但这显然不是最快的实现。
我认为最好使用numpy数组，但是由于我会经常添加到列表中，所以我认为这不是最好的选择。
我的其他想法是可能使用来自collections模块的基于collections的方法。但再次，我不知道这是最快或最明智的执行这样一个相当奇怪的计算。
Stack Overflow用户
发布于 2016-09-25 02:53:33
如果您决定使用numpy，下面是使用numpy.unique和numpy.average的简明方法
In [54]: x = np.array([1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 4])
In [55]: uniqx, counts = np.unique(x, return_counts=True)
In [56]: keep = counts >= 0.5*counts.max()
In [57]: np.average(uniqx[keep], weights=counts[keep])
Out[57]: 3.3333333333333335请注意，np.unique对其参数进行了排序，因此其时间复杂度为O(n*log(n))，而这个问题可以用O(n)的算法来解决。使用具有典型长度的数组进行定时比较，然后根据其渐近时间复杂性排除这种方法。
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