本文旨在提供一种高效且准确的方法，用于计算嵌套列表中跨多个子列表出现的重复元素之和。传统方法可能涉及扁平化列表和统计元素出现次数，但这种方法效率较低。本文介绍一种利用字典和集合的优化方案，能够更有效地处理嵌套列表中的重复元素，并提供相应的Python代码示例和详细解释。
问题描述
给定一个嵌套列表，其中包含多个子列表，我们需要计算所有在至少两个子列表中出现的元素的总和。例如，对于输入 [[1, 2, 3], [2, 8, 9], [7, 123, 8]]，数字2和8分别出现在多个子列表中，因此结果应为 2 + 8 = 10。如果某个数字仅出现在一个子列表中，则不应将其计入总和。
解决方案：使用字典和集合
为了更有效地解决这个问题，我们可以利用字典来记录每个数字出现的子列表数量，并使用集合来避免重复计数。具体步骤如下：
- 初始化字典： 创建一个空字典 seen，用于存储每个数字及其出现的子列表数量。
- 遍历子列表： 遍历嵌套列表中的每个子列表。
- 遍历子列表中的元素： 遍历当前子列表中的每个元素。为了避免在同一个子列表中重复计数某个元素，我们首先将子列表转换为集合 {*subl}。
- 更新字典： 对于每个元素，更新 seen 字典中对应的值。如果元素已存在，则将其值加1；否则，将其添加到字典中，并将其值设置为1。
- 计算总和： 遍历 seen 字典，将所有值大于1的键（即在多个子列表中出现的数字）加起来，得到最终结果。
Python 代码示例
def repeat_sum(arr):
seen = {}
for subl in arr:
for v in {*subl}:
seen[v] = seen.get(v, 0) + 1
return sum(k for k, v in seen.items() if v > 1)
# 示例用法
test_cases = [
[[1, 2, 3], [2, 8, 9], [7, 123, 8]],
[[1, 8, 8], [8, 8, 8], [8, 8, 8, 1]],
[[1], [2], [3, 4, 4, 4], [123456789]],
]
for t in test_cases:
print(t, repeat_sum(t))代码解释：
- seen = {}: 初始化一个空字典，用于存储每个数字出现的次数。
- for subl in arr:: 遍历输入的嵌套列表 arr 中的每个子列表 subl。
- for v in {*subl}:: 将子列表 subl 转换为集合 {*subl}，然后遍历集合中的每个元素 v。 使用集合可以确保同一个子列表中的重复元素只被计数一次。
- seen[v] = seen.get(v, 0) + 1: 更新字典 seen 中元素 v 的计数。 seen.get(v, 0) 获取 v 在字典中对应的值，如果 v 不存在，则返回默认值 0。 然后将值加 1，并更新字典。
- return sum(k for k, v in seen.items() if v > 1): 遍历字典 seen 中的每个键值对 (k, v)，其中 k 是数字，v 是数字出现的次数。 如果 v 大于 1，则说明数字 k 在多个子列表中出现过，将其加入总和。
示例输出
[[1, 2, 3], [2, 8, 9], [7, 123, 8]] 10 [[1, 8, 8], [8, 8, 8], [8, 8, 8, 1]] 9 [[1], [2], [3, 4, 4, 4], [123456789]] 0
总结
通过使用字典和集合，我们可以高效地计算嵌套列表中跨子列表的重复元素之和。这种方法避免了扁平化列表和重复计数，提高了代码的效率和可读性。在处理类似问题时，可以借鉴这种思路，利用合适的数据结构来优化算法。
注意事项：
- 此方法适用于数字类型的元素。如果列表中包含其他类型的元素，需要进行相应的类型转换或修改代码。
- 如果需要考虑元素出现的顺序，则不能使用集合，而需要使用其他方法来避免重复计数。
