优化后呢
同样 200 条，改用集合。运行下面这段程序： def set_ops(n): ops = 0 seen = set() for i in range(n):
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优化前要比多少次
200 条数据，用列表判重。运行下面这段程序： def list_ops(n): ops = 0 seen = [] for i in range(n): fo
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凭感觉优化的典型后果
不测量、凭感觉优化，典型后果是【0】。
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优化的第一步
着手优化之前，第一步应该是【0】。
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自己排一遍，和标准库对账
不用 heapq，自己把数组从大到小排一遍取前三，再和 heapq.nlargest 的结果比一比。 一致输出 一致，否则输出 不一致。
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用标准库求前 K 大
补全代码：用 heapq.nlargest 求出最大的三个数，拼起来输出（用 / 隔开）。 数组是 [17, 24, 15, 13, 23]。
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拿自己写的和标准库对账
把自己写的 word_count 和 Counter 的结果比一比，一致输出 一致，否则输出 不一致。 ⚠️ 这是验证自己实现最省事的办法：拿一份公认对的来对账。
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用标准库做一遍词频
补全代码：用 collections.Counter 数词频，输出出现最多的那个词。
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自己写的和标准库对得上吗
运行下面这段程序： from collections import Counter def word_count(words): c = {} for w in words:
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标准库数出来是哪个词最多
运行下面这段程序： from collections import Counter print(Counter(["苹果", "香蕉", "苹果&qu
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