347. Top K Frequent Elements【M】【VIP】【字典排序】

保姆级YOLOv8改进 | 基于DWRSeg扩张式残差机制的小目标检测优化(附修改后的C2f与Bottleneck模块) DWRSeg机制:通过动态权重调整和扩张卷积有效提升了小目标的检测能力。C2f和Bottleneck模块修改:通过集成DWRSeg模块,增强了特征提取和残差学习能力。实验结果:在多个应用场景中,改进后的YOLOv8展现了更高的检测精度,特别是在小目标检测中表现突出。 阅读详情

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements.

For example,
Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2].

Note: 

  • You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique elements.
  • Your algorithm's time complexity must be better than O(n log n), where n is the array's size.

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这个其实挺简单,就是用hash,然后再排序




class Solution(object):
    def topKFrequent(self, nums, k):
        
        dic = {}
        
        for i in nums:
            dic[i] = dic.get(i,0) + 1
        
        #print dic.items()
        l = sorted(dic.iteritems(),key = lambda d:d[1], reverse = True)
        
        res = []
        for i in xrange(k):
            res += l[i][0],
        return res
        


Python爬虫实战:携程旅游平台数据爬取(酒店+机票+景点),破解加密与反爬(附完整代码) 携程的反爬机制再复杂,核心逻辑都是“识别非真实用户的请求”,而爬虫的核心就是“让请求看起来像真实用户的行为”。本文的方案从登录态处理、参数加密破解、动态数据抓取,到反爬应对,都是围绕“模拟真实”展开:用Playwright模拟真实浏览器登录,用住宅代理模拟真实用户IP,用随机延迟模拟真实用户的操作频率。掌握了这个核心思路,无论平台的反爬如何升级,都能找到应对方法。当然,爬虫技术是一把双刃剑,合理使用才能发挥其价值。如果你的爬虫项目中遇到了携程的反爬问题,不妨按照本文的步骤试试,大概率能解决问题。 阅读详情

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诚实的小小乐 2626
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Vicky_Vicky_990121
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