如何使用列表推导式实现计数器累加 统计列表中子列表的出现次数

你不需要在列表推导式内部维护计数器累加，直接对匹配成功的项做求和即可，同时还要修正你原来写的推导式里的切片错误。

首先给出完整的可运行实现：

def count_sublist_occurrence(sublst, lst):
    sub_len = len(sublst)
    # 生成器表达式实现，也可以换成[1 for ...]的列表推导式实现
    return sum(1 for i in range(len(lst) - sub_len + 1) if lst[i:i+sub_len] == sublst)

实现说明 #

• 原写法的切片lst[i : len(sublst) + 1]存在错误，正确的切片范围应该是从索引i开始，取和子列表等长的片段，即lst[i:i+len(sublst)]
• 循环范围优化：只需要遍历到len(lst) - sub_len + 1即可，超出这个范围的索引取到的切片长度小于子列表，不可能匹配成功，能减少无效遍历
• 计数逻辑：匹配成功时生成1，用sum()直接对所有生成的1求和，得到的就是匹配总次数，不需要额外声明计数器变量

效果验证 #

传入示例参数测试：

>>> count_sublist_occurrence([1, 2], [1, 2, 3, 1, 2, 3])
2

运行结果和原逻辑完全一致。

如果一定要用显式的列表推导式而不是生成器表达式，写法如下：

def count_sublist_occurrence(sublst, lst):
    sub_len = len(sublst)
    return sum([1 for i in range(len(lst) - sub_len + 1) if lst[i:i+sub_len] == sublst])

两种写法效果一致，生成器表达式内存占用更低，更推荐使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bryan Hii