还有另一种不使用集合的算法解决方案:

def countFreq(A):
   n=len(A)
   count=[0]*n                     # Create a new list initialized with '0'
   for i in range(n):
      count[A[i]]+= 1              # increase occurrence for value A[i]
   return [x for x in count if x]  # return non-zero count

郑重声明，一个实用的答案:

>>> L = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
>>> import functools
>>> >>> functools.reduce(lambda acc, e: [v+(i==e) for i, v in enumerate(acc,1)] if e<=len(acc) else acc+[0 for _ in range(e-len(acc)-1)]+[1], L, [])
[4, 4, 2, 1, 2]

如果你把0也算进去，那就更简洁了:

>>> functools.reduce(lambda acc, e: [v+(i==e) for i, v in enumerate(acc)] if e<len(acc) else acc+[0 for _ in range(e-len(acc))]+[1], L, [])
[0, 4, 4, 2, 1, 2]

一个解释:

我们从一个空的acc列表开始; 如果L的下一个元素e小于acc的大小，我们只需更新这个元素:如果acc的索引i是当前元素e，则v+(i==e)表示v+1，否则为之前的值v; 如果L的下一个元素e大于或等于acc的大小，我们必须展开acc以容纳新的1。

元素不必排序(itertools.groupby)。如果是负数，结果会很奇怪。

下面是使用itertools的另一个简洁的替代方案。Groupby也适用于无序输入:

from itertools import groupby

items = [5, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 3, 5]

results = {value: len(list(freq)) for value, freq in groupby(sorted(items))}

结果

format: {value: num_of_occurencies}

{1: 4, 2: 4, 3: 2, 4: 1, 5: 2}

a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
counts = dict.fromkeys(a, 0)
for el in a: counts[el] += 1
print(counts)
# {1: 4, 2: 4, 3: 2, 4: 1, 5: 2}

a=[1,2,3,4,5,1,2,3]
b=[0,0,0,0,0,0,0]
for i in range(0,len(a)):
    b[a[i]]+=1

Python 2.7+引入了字典理解。从列表中构建字典将获得计数并去除重复项。

>>> a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
>>> d = {x:a.count(x) for x in a}
>>> d
{1: 4, 2: 4, 3: 2, 4: 1, 5: 2}
>>> a, b = d.keys(), d.values()
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> b
[4, 4, 2, 1, 2]