Frecuencias
Contá cuántas veces aparece cada elemento y devolvé un dict elemento → cantidad. Ejemplo: frecuencias(["a", "b", "a", "c", "a"]) → {"a": 3, "b": 1, "c": 1}
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Contá cuántas veces aparece cada elemento y devolvé un dict elemento → cantidad. Ejemplo: frecuencias(["a", "b", "a", "c", "a"]) → {"a": 3, "b": 1, "c": 1}
🎯 Meta: usar diccionarios y sets para contar, deduplicar y comparar a velocidad relámpago.
Buscar en una lista es lento (mirás uno por uno). Buscar en un diccionario o un set es casi instantáneo: usan una tabla hash que va directo al dato. Son la herramienta secreta de los programas rápidos.
El patrón más útil de todos:
def frecuencias(items):
f = {}
for x in items:
f[x] = f.get(x, 0) + 1 # .get(x, 0): cuánto llevaba, o 0
return f
print(frecuencias(["a", "b", "a", "a"])) # {"a": 3, "b": 1}
setUn set es una colección sin repetidos y con búsqueda instantánea (x in conjunto es O(1)):
def sin_duplicados(items):
vistos = set()
out = []
for x in items:
if x not in vistos: # O(1), no recorre nada
vistos.add(x)
out.append(x)
return out
Los sets tienen operaciones de conjuntos:
a, b = {1, 2, 3}, {2, 3, 4}
print(a & b) # {2, 3} intersección (en ambos)
print(a | b) # {1,2,3,4} unión (en alguno)
print(a - b) # {1} diferencia (en a, no en b)
💡 Si tu código hace if x in lista dentro de un bucle y va lento, cambiá la lista por un set. Suele ser la optimización más grande con el menor esfuerzo.
P: Preguntar `x in conjunto` (un `set`) es…
+ casi instantáneo (O(1))
- lento, como recorrer una lista (O(n))
- imposible
> Los sets usan una tabla hash: van directo al dato.
P: Para contar cuántas veces aparece cada elemento, conviene…
+ un diccionario: `f[x] = f.get(x, 0) + 1`
- una lista
- un set
> El dict guarda elemento → cantidad.
🗂️ La Líder Tulip te espera para contar patrones.