Python 数据结构与算法——引用计数

设置引用计数的思路在算法的实施中十分有用，它也是许多垃圾回收系统（Garbage Collection，GC）的基本组件（这是一种内存管理形式，主要是用于自动回收那些不再会被用到的对象，判断的标准即是是否对其的引用计数变为0）。

统计一个序列中各自元素出现的次数（被引用）：

M = [2, 2, 0, 5, 3, 5, 7, 4]n = len(M)count = [0]*Mfor i in M:    count[i] += 1

所以使用数组（list、vector）的方式保存引用计数的话，其建立的对应关系即是：

元素（通过下标实现） ⇒ 元素出现的次数（被引用的次数）
arr[5] = 3; // 5 出现三次

在 Python 的最新版本中，collections 模块自带了 Counter 类，有了它，上述的 for 循环即可变为：

from collections import CounterM = [2, 2, 0, 5, 3, 5, 7, 4]count = Counter(M)                    # count：Counter({0: 1, 2: 2, 3: 1, 4: 1, 5: 2, 7: 1})

补充

处理的、修改的，是引用计数值（不对原始数据做修改）：

• 初始化时的+1，
• 移除元素时的-1，
• 判断计数是否为0，

并不对原有的数据存储进行修改，也即不执行 coll.pop(), coll.append() 此类的操作。