一行程序:

def most_common (lst):
    return max(((item, lst.count(item)) for item in set(lst)), key=lambda a: a[1])[0]

你想要的在统计中被称为模式，Python当然有一个内置函数来为你做这件事:

>>> from statistics import mode
>>> mode([1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6])
3

请注意，如果没有“最常见元素”，例如前两个元素并列的情况，这将在Python上引发StatisticsError <=3.7，从3.8开始，它将返回遇到的第一个。

一行程序:

def most_common (lst):
    return max(((item, lst.count(item)) for item in set(lst)), key=lambda a: a[1])[0]

ans  = [1, 1, 0, 0, 1, 1]
all_ans = {ans.count(ans[i]): ans[i] for i in range(len(ans))}
print(all_ans)

all_ans={4: 1, 2: 0}
max_key = max(all_ans.keys())

4

print(all_ans[max_key])

1

如果它们是不可哈希的，您可以对它们进行排序，并对结果进行一次循环，以计数项(相同的项将彼此相邻)。但是使它们可哈希并使用字典可能更快。

def most_common(lst):
    cur_length = 0
    max_length = 0
    cur_i = 0
    max_i = 0
    cur_item = None
    max_item = None
    for i, item in sorted(enumerate(lst), key=lambda x: x[1]):
        if cur_item is None or cur_item != item:
            if cur_length > max_length or (cur_length == max_length and cur_i < max_i):
                max_length = cur_length
                max_i = cur_i
                max_item = cur_item
            cur_length = 1
            cur_i = i
            cur_item = item
        else:
            cur_length += 1
    if cur_length > max_length or (cur_length == max_length and cur_i < max_i):
        return cur_item
    return max_item

简单的一行解决方案

moc= max([(lst.count(chr),chr) for chr in set(lst)])

它会返回频率最高的元素。