1. 状态定义
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函数 solution(nums) 接受一个整数列表 nums 作为参数。
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在函数内部，使用 Counter 类创建一个字典 p ，用于统计 nums 中每个元素出现的次数。
2. 状态转移
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首先，通过 for k in nums: 循环遍历 nums 中的每个元素，对 p 中对应的元素计数加1。
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然后，通过 for k in p: 循环遍历 p 中的每个键，检查其计数 p[k] 是否能被5整除。如果有任何元素的计数不能被5整除，则返回 False 。
3. 最终答案
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如果所有元素的计数都能被5整除，则返回 True ；否则，返回 False 。
4. 复杂度分析
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时间复杂度：
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代码中有两个循环。第一个循环 for k in nums: 遍历 nums 列表，时间复杂度为 ，其中 n 是 nums 列表的长度。
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第二个循环 for k in p: 遍历 p 字典中的键，在最坏情况下， p 字典中的键的数量最多为 nums 列表的长度 n ，所以时间复杂度也是 。
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总的时间复杂度为 。
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空间复杂度：
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代码中使用了 Counter 类创建字典 p ，在最坏情况下， p 字典中的键的数量最多为 nums 列表的长度 n ，所以空间复杂度为 。
- 代码实现
6.心得体会
分析这段代码后，收获颇丰。在状态定义方面，代码通过Counter巧妙地定义了元素出现次数的状态，简洁且高效。 状态转移过程通过两个循环实现，第一个循环统计元素个数，第二个循环基于此判断能否被5整除，逻辑清晰，环环相扣。 最终答案的得出方式直观，通过简单的条件判断就能返回准确结果。 复杂度分析让我明白，该算法时间和空间复杂度均为O(n)，较为高效。这提醒我们在编程时要考虑算法的复杂度，避免不必要的资源浪费。 这段代码让我深刻体会到合理的数据结构和简洁的逻辑在编程中的重要性，同时也让我在算法复杂度分析上有了更深入的理解和实践。 在函数 solution 中，通过两次遍历，一次累加计数，一次进行余数判断，逻辑清晰且易于理解。这种逐步处理的方式，有助于我们清晰地把握代码的执行流程。 从这段代码中，我学到了在解决问题时，要善于选择合适的数据结构来提高效率，并且逻辑的严谨性至关重要。对于余数的判断条件，也让我更加注重对问题细节的把握，以确保得到准确的结果。 同时，这段代码也提醒我在编写函数时，要注意函数的可读性和可维护性，清晰的变量命名和简洁的注释都能让代码更易于理解和后续的修改。 总之，这段看似简单的代码，却给了我在数据处理和逻辑思考方面不少的启发。
