压缩整数列表以便进行搜索访问

压缩整数列表以便进行搜索访问可以使用哈希映射（Hash Map）来实现。下面是一个使用Python的示例代码：

def compress_list(nums):
    compressed = {}  # 创建一个空的哈希映射

    # 遍历整数列表
    for num in nums:
        # 如果当前整数已经在哈希映射中存在，增加其出现次数
        if num in compressed:
            compressed[num] += 1
        # 如果当前整数不在哈希映射中，将其添加到哈希映射并设置出现次数为1
        else:
            compressed[num] = 1

    return compressed


def search(compressed, target):
    # 检查目标整数是否在压缩后的哈希映射中
    if target in compressed:
        return compressed[target]
    else:
        return 0

# 测试示例
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 2, 1]
compressed = compress_list(nums)
print(compressed)  # 输出: {1: 3, 2: 3, 3: 2, 4: 1, 5: 1}

target = 2
count = search(compressed, target)
print(count)  # 输出: 3

在这个示例中，compress_list函数将整数列表作为输入，并返回一个压缩后的哈希映射，其中键是整数，值是该整数在列表中出现的次数。然后，search函数使用压缩的哈希映射来查找目标整数的出现次数。