重複する文字列の出現数を効果的にカウントする
文字列内の部分文字列の出現数を特定することは、特に重複が許可されている場合に難しい場合があります。 Python の文字列などのライブラリは、この目的のために「count」などの組み込みメソッドを提供しますが、インスタンスの重複は考慮されません。
重複する文字のカウント
次のアプローチを検討してください。 :
def overlapping_count(string, substring): count = 0 for i in range(len(string) - len(substring) + 1): if string[i:i+len(substring)] == substring: count += 1 return count
ここで、関数は文字列を反復処理し、その部分文字列を調べます。指定された長さで一致が見つかった場合にカウントが増加します。この方法は簡単ですが、大きな文字列の場合は比較的遅くなる可能性があります。
潜在的な最適化
パフォーマンス上の理由から、Cython の機能を利用する別のアプローチを検討する価値があります。
import cython @cython.boundscheck(False) def faster_occurrences(string, substring): cdef int count = 0 cdef int start = 0 while True: start = string.find(substring, start) + 1 if start > 0: count += 1 else: return count
Cython を使用すると、静的型宣言を利用でき、ジャストインタイム (JIT) コンパイルにより、Python コードの不必要な型チェックと最適化をスキップしてパフォーマンスを向上させます。この最適化された関数は、大規模なデータセットでは大幅に高速化されるはずです。
以上がPython で重複する部分文字列の出現を効率的にカウントするにはどうすればよいでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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