寫下這個題目的時候，腦海裏無法抑制地響起了周華健那略帶沙啞的歌聲：
遠處傳來那首熟悉的歌，
那些心聲爲何那樣微弱。
很久不見，你現在都還好嗎？
有沒有那麼一首歌，
會讓你輕輕跟着和，
隨着我們生命起伏，
一起唱的主題歌；
有沒有那麼一首歌，
會讓你突然想起我，
讓你歡喜也讓你憂，
這麼一個我……
音樂結束，回到正題。近日瀏覽LeetCode，發現了一道很有意思的小題目。當我嘗試用Python解答的時候，居然動用了集合、map函數、zip函數、lambda函數、sorted函數，調試過程還涉及到了迭代器、生成器、列表推導式的概念。一個看似極爲簡單的題目，儘管最終的代碼可以合併成一行，卻幾乎把Python的編程技巧用了一遍，真可謂“細微之處見精神”！通過這個題目，也許會讓你從此真正理解了Python編程。
這道題，名爲《列表中的幸運數》。什麼是幸運數呢？在整數列表中，如果一個數字的出現頻次和它的數值大小相等，我們就稱這個數字爲「幸運數」。例如，在列表[1, 2, 2, 3]中，數字1和數字2出現的次數分別是1和2，所以它們是幸運數，但3只出現過1次，3不是幸運數。
明白了幸運數的概念，我們就來試着找出列表[3, 5, 2, 7, 3, 1, 2 ,4, 8, 9, 3]中的幸運數吧。這個過程可以分爲以下幾個步驟：
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找出列表中不重複的數字
統計每個數字在列表中出現的次數
找出出現次數等於數字本身的那些數字
第1步，找出列表中不重複的數字
找出列表中不重複的數字，也就是去除列表中的重複元素，簡稱“去重”。去重最簡潔的方法是使用集合。
>>> arr = [3,5,2,7,3,8,1,2,4,8,9,3]
>>> unique = set(arr)
>>> unique
{1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9}
第2步，統計每個數字在列表中出現的次數
我們知道，列表對象自帶一個count()方法，能返回某個元素在列表中出現的次數，具體用法如下：
>>> arr = [3,5,2,7,3,8,1,2,4,8,9,3]
>>> arr.count(8) # 元素8在數組arr中出現過2次
接下來，我們只需要遍歷去重後的各個元素，逐一統計它們各自出現的次數，並保存成一個合適的數據結構，這一步工作就萬事大吉了。
>>> arr = [3,5,2,7,3,8,1,2,4,8,9,3]
>>> unique = set(arr) # 去除重複元素
>>> pairs = list() # 空列表，用於保存數組元素和出現次數組成的元組
>>> for i in unique:
pairs.append((i, arr.count(i)))
>>> pairs
[(1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 1), (5, 1), (7, 1), (8, 2), (9, 1)]
作爲新手，代碼寫成這樣，已經很不錯了。但是，一個有追求的程序員絕對不會就此自滿、裹足不前。他們最喜歡做的事情就是想盡千方百計消滅for循環，比如使用映射函數、過濾函數取代for循環；即便不能拒絕for循環，他們也會儘可能把循環藏起來，比如藏在列表推導式內。這裏既然是要對每一個元素都調用列表的count()這個方法，那就最適合用map函數取代for循環了。
>>> m = map(arr.count, unique)
>>> m
<map object at 0x0000020A2D090E08>
>>> list(m) # 生成器可以轉成列表
[1, 2, 3, 1, 1, 1, 2, 1]
>>> list(m) # 生成器只能用一次，用過之後，就自動清理了
[]
map函數返回的是一個生成器（generator），可以像列表一樣遍歷，但無法像列表那樣直觀地看到各個元素，除非我們用list()把這個生成器轉成列表（實際上並不需要將生成器轉爲列表）。請注意，生成器和迭代器不同，或者說生成器是一種特殊的迭代器，只能被遍歷一次，遍歷結束，就自動消失了。迭代器則可以反覆遍歷。比如，range()函數返回的就是迭代器：
>>> a = range(5)
>>> list(a)
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> list(a)
[0, 1, 2, 3, 4]
說完生成器和迭代器，咱們還得回到原來的話題上。使用map映射函數，我們得到了每個元素的出現次數，還需要和對應的元素組成一個一個的元組。這時候，就用上zip()函數了。zip() 函數創建一個生成器，用來聚合每個可迭代對象（迭代器、生成器、列表、元組、集合、字符串等）的元素，元素按照相同下標聚合，長度不同則忽略大於最短迭代對象長度的元素。
>>> m = map(arr.count, unique)
>>> z = zip(unique, m)
>>> z
<zip object at 0x0000020A2D490508>
>>> list(z)
[(1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 1), (5, 1), (7, 1), (8, 2), (9, 1)]
>>> list(z)
[]
很顯然，zip()函數返回的也是生成器，只能用一次，過後即消失。
第3步，找出出現次數等於數字本身的那些數字
有了每個元素及其出現的次數，我們只需要循環遍歷……不，請稍等，我們爲什麼一定要循環呢？我們只是要把每個元素過濾一遍，找出那些出現次數等於元素自身的那些元組，爲什麼不試試過濾函數filter()呢？
>>> def func(x): # 參數x是元組類型
if x[0] == x[1]:
return x
>>> m = map(arr.count, unique)
>>> z = zip(unique, m)
>>> f = filter(func, z)
>>> f
<filter object at 0x0000020A2D1DD908>
>>> list(f)
[(1, 1), (2, 2), (3, 3)]
>>> list(f)
[]
過濾函數filter()接受兩個參數，第1個參數是個函數，用於判斷一個元素是否符合過濾條件，第2個參數就是需要過濾的可迭代對象了。filter()函數返回的也是生成器，只能用一次，過後即消失。
寫這裏，我們幾乎要大功告成了。但是，作爲一個有追求的程序員，你能容忍func()這樣一個看起來怪怪的函數嗎？答案是不能！你一定會用lambda函數取代它。另外，也許我們還需要對結果按照元素的大小排序。加上排序，完整代碼如下：
>>> arr = [3,5,2,7,3,8,1,2,4,8,9,3]
>>> unique = set(arr)
>>> m = map(arr.count, unique)
>>> z = zip(unique, m)
>>> f = filter(lambda x:x[0]==x[1], z)
>>> s = sorted(f, key=lambda x:x[0])
>>> print('幸運數是：', [item[0] for item in s])
幸運數是： [1, 2, 3]
終極代碼，一行搞定
如果你曾經有過被那些寫成一行、卻能實現複雜功能的、看起來像天書一樣的代碼蹂躪的痛苦經歷，那麼，現在你也可以把上面的代碼寫成一行，去蹂躪別人了。
>>> arr = [3,5,2,7,3,8,1,2,4,8,9,3]
>>> print('幸運數是：', [item[0] for item in sorted(filter(lambda x:x[0]==x[1], zip(set(arr), map(arr.count, set(arr)))), key=lambda x:x[0])])
幸運數是： [1, 2, 3]
戲劇性反轉，這次真的理解Python了！
這篇博客發表了沒兩天，有網友留言說，何必那麼麻煩呢？這樣寫不是更簡單、更易讀嗎？果然，我真是想多了！
>>> arr = [3,5,2,7,3,8,1,2,4,8,9,3]
>>> [x for x in set(arr) if x == arr.count(x)]
[1, 2, 3]
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原文鏈接：https://blog.csdn.net/xufive/article/details/105215593