Python面试官：如何高效统计字符串重复字符？这篇文章直接给满分答案

在编程面试中，有一些问题几乎是“必考题”，比如如何找出字符串中的重复字符。

这个问题看似简单，但却能考察一个开发者对字符串处理的理解、对数据结构的应用以及编写高效代码的能力。

今天，我们就用 Python 来解决这个问题，不仅要让大家理解 核心逻辑，还会带你一步步 调试代码，确保你能真正掌握这个技巧！

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一、问题分析：什么是“字符串中的重复字符”？

在开始编码之前，我们先明确一下问题：

假设有一个字符串，比如 "python programming"，其中 p、o、n、r、g 和 m 这些字母都至少出现了两次。那么，我们的目标就是找出这些重复出现的字符。

换句话说，我们要遍历字符串，统计每个字符出现的次数，然后筛选出那些出现次数大于 1 的字符。

那么，Python 该如何实现呢？

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二、代码实现：用 Python 找出重复字符

我们先来看一个最简单的实现方式，后面再来优化和解析代码逻辑。

2.1 代码实现

# 1. 定义输入字符串
text = "python programming"

# 2. 创建一个空列表用于存储重复字符
duplicates = []

# 3. 遍历字符串中的每个字符
for char in text:
    # 4. 统计该字符在字符串中出现的次数
    if text.count(char) > 1:
        # 5. 如果该字符之前未被加入到列表，则添加进去
        if char not in duplicates:
            duplicates.append(char)

# 6. 输出重复字符
print("重复的字符:", duplicates)

运行结果：

重复的字符: ['p', 'o', 'n', 'r', 'g', 'm']

我们成功找出了 "python programming" 中的重复字符！

是不是很简单？

但这段代码的执行过程到底是怎样的？它的效率如何？有没有更好的方法？别急，我们一步步来拆解。

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三、代码拆解与逐步调试

为了帮助大家彻底理解这段代码，我们来手动模拟它的执行过程，并使用 Python 的调试工具 来一步步分析代码。

3.1 逐步解析代码

我们假设 text = "python programming"，那么程序执行时的流程如下：

1. 1. 创建字符串 text

   • • 变量 text 存储 "python programming"

2. 2. 初始化空列表 duplicates

   • • 该列表用于存储所有找到的重复字符

3. 3. 遍历字符串 text 的每个字符

   • • char = 'p'，统计 text.count('p')，发现 p 出现了 2 次

   • • p 不在 duplicates 里，所以加入 duplicates

   • • char = 'y'，统计 text.count('y')，发现 y 只出现 1 次，跳过

   • • char = 'o'，统计 text.count('o')，发现 o 出现 2 次，加入 duplicates

   • • 依次处理 n, r, g, m，因为它们都出现了至少 2 次，所以都加入 duplicates

最终，我们得到了 duplicates = ['p', 'o', 'n', 'r', 'g', 'm']，即所有重复的字符。

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四、优化代码：提升效率！

虽然上面的代码很简单，但它的效率并不高，因为 text.count(char) 这个操作会重新遍历整个字符串，导致程序的时间复杂度变成了 O(n²)，当字符串很长时，会非常耗时。

有没有更好的办法？当然有！

我们可以使用 Python 的 字典（dict） 或 集合（set） 来优化。

4.1 使用字典统计字符出现次数

我们可以使用 dict 来统计每个字符的出现次数，然后筛选出出现次数大于 1 的字符。

text = "python programming"
char_count = {}  # 用字典存储字符出现次数
duplicates = []  # 存储重复字符

# 遍历字符串统计次数
for char in text:
    char_count[char] = char_count.get(char, 0) + 1

# 找出出现次数大于1的字符
for char, count in char_count.items():
    if count > 1:
        duplicates.append(char)

print("重复的字符:", duplicates)

优化后的代码效率更高，时间复杂度从 O(n²) 降到了 O(n)，大大提升了运行速度！

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五、进阶方法：使用 collections.Counter

Python 提供了 collections.Counter，可以直接统计字符出现次数，让代码更简洁。

from collections import Counter

text = "python programming"
char_count = Counter(text)  # 统计每个字符的出现次数

# 过滤出所有出现次数大于1的字符
duplicates = [char for char, count in char_count.items() if count > 1]

print("重复的字符:", duplicates)

这个方法不仅更清晰，效率也很高！

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总结

1. 1. 基础方法：使用 count() 统计字符出现次数，但时间复杂度较高 O(n²)。

2. 2. 优化方法：使用 字典 dict 统计字符频次，提高效率到 O(n)。

3. 3. 进阶方法：使用 collections.Counter 让代码更简洁高效。

4. 4. 调试技巧：可以使用 Python 的调试模式（如 pdb）一步步查看代码执行过程，深入理解程序逻辑。

无论你是 Python 初学者，还是准备面试的开发者，这个知识点都是面试高频考题，一定要掌握！

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