本文介绍使用字典对含重复姓名的二维列表进行高效聚合的方法，通过键值映射实现姓名去重与数值累加，时间复杂度为 o(n)，适用于数千条记录的场景。
在处理类似 [['Smith, Karen', '10'], ['Miller, Michael', '20'], ...] 这样的结构化数据时，核心诉求是：按姓名（字符串）分组，将对应的所有数值（字符串形式）转换为整数后求和。直接在列表中遍历查找重复项效率低（O(n²)），而 Python 字典天然支持 O(1) 平均查找与更新，是最优解。
推荐做法是构建一个临时字典，以姓名为键、累加和为值：
mylist = [['Smith, Karen', '10'], ['Miller, Michael', '20'], ['Smith, Karen', '30'], ['Taylor, Peter', '95']]
# 步骤1：用字典聚合
output_dict = {}
for name, num_str in mylist:
output_dict[name] = output_dict.get(name, 0) + int(num_str)
# 步骤2：还原为原始列表格式（可选）
result = [[name, str(total)] for name, total in output_dict.items()]
print(result)
# 输出: [['Smith, Karen', '40'], ['Miller, Michael', '20'], ['Taylor, Peter', '95']]✅ 关键优势：
- 单次遍历完成聚合，性能稳定，4000 条数据毫秒级完成；
- dict.get(key, default) 安全处理首次出现的键，避免 KeyError；
- 数值转换（int()）和还原（str()）显式可控，便于后续类型校验。
⚠️ 注意事项：
- 确保所有 num_str 可合法转为整数，否则需添加异常处理（如 try/except ValueError）；
- 若原始顺序需保留（如首次出现姓名的顺序），可改用 collections.OrderedDict（Python
- 如需最终结果按姓名字母排序，可在还原前对 output_dict.items() 调用 sorted()。
该方法简洁、健壮且符合 Python 数据建模最佳实践——用合适的数据结构（字典）表达语义关系（姓名 → 总数值），而非强行在列表中维护逻辑。
