本文旨在解决嵌套列表中跨子列表重复元素求和的问题。传统方法可能因扁平化列表而导致错误结果，尤其是在重复元素仅存在于单个子列表中的情况下。本文将介绍一种更有效的方法，利用字典统计元素出现次数，从而准确计算跨子列表重复元素的总和。
问题描述
给定一个嵌套列表，其中包含多个子列表，每个子列表包含整数。我们需要计算所有在至少两个不同子列表中出现过的整数的总和。需要注意的是，如果一个整数在一个子列表中多次出现，但只在一个子列表中出现，那么它不应该被包含在最终的总和中。
解决方案
为了解决这个问题，我们可以使用字典来记录每个整数在所有子列表中出现的次数。然后，我们可以遍历字典，并将出现次数大于 1 的整数加起来。
以下是用 Python 实现的解决方案：
def repeat_sum(arr):
"""
计算嵌套列表中跨子列表重复元素的总和。
Args:
arr: 一个嵌套列表，其中包含多个子列表，每个子列表包含整数。
Returns:
所有在至少两个不同子列表中出现过的整数的总和。
"""
seen = {}
for subl in arr:
for v in {*subl}: # 使用集合去重，避免同一子列表内的重复计数
seen[v] = seen.get(v, 0) + 1
return sum(k for k, v in seen.items() if v > 1)代码解释:
seen = {}: 初始化一个空字典 seen，用于存储每个数字出现的次数。
for subl in arr:: 遍历输入的嵌套列表 arr 中的每一个子列表 subl。
*`for v in {subl}:**: 遍历子列表subl中的每一个**唯一**的元素v。{*subl}` 使用集合（set）来自动去除子列表中的重复元素。这是关键的一步，确保我们只计算跨子列表的重复，而不是单个子列表内的重复。
seen[v] = seen.get(v, 0) + 1: 对于每一个元素 v，更新 seen 字典中 v 对应的计数。 seen.get(v, 0) 的作用是：如果 v 已经存在于 seen 中，则返回其当前计数；否则，返回 0（表示 v 第一次出现）。 然后，将计数加 1。
return sum(k for k, v in seen.items() if v > 1): 最后，使用一个生成器表达式来计算所有计数大于 1 的元素的总和。 seen.items() 返回字典 seen 中所有的键值对（key-value pairs）。 k 代表键（即数字），v 代表值（即计数）。 只有当 v > 1 时，对应的键 k 才会被包含在总和中。
示例:
test_cases = [
[[1, 2, 3], [2, 8, 9], [7, 123, 8]],
[[1, 8, 8], [8, 8, 8], [8, 8, 8, 1]],
[[1], [2], [3, 4, 4, 4], [123456789]],
]
for t in test_cases:
print(t, repeat_sum(t))输出:
[[1, 2, 3], [2, 8, 9], [7, 123, 8]] 10 [[1, 8, 8], [8, 8, 8], [8, 8, 8, 1]] 9 [[1], [2], [3, 4, 4, 4], [123456789]] 0
总结
该解决方案避免了将嵌套列表扁平化，而是直接统计每个元素在不同子列表中出现的次数。使用集合 {*subl} 避免了同一子列表内的重复计数。这种方法更加高效和准确，能够正确处理各种嵌套列表，包括包含重复元素但只存在于单个子列表的情况。 理解并运用字典和集合的数据结构，可以更有效地解决类似的问题。
