难度: Easy
在整数数组中，如果一个整数的出现频次和它的数值大小相等，我们就称这个整数为「幸运数」。
给你一个整数数组 arr，请你从中找出并返回一个幸运数。
示例 1：
输入：arr = [2,2,3,4] 输出：2 解释：数组中唯一的幸运数是 2 ，因为数值 2 的出现频次也是 2 。
示例 2：
输入：arr = [1,2,2,3,3,3] 输出：3 解释：1、2 以及 3 都是幸运数，只需要返回其中最大的 3 。
示例 3：
输入：arr = [2,2,2,3,3] 输出：-1 解释：数组中不存在幸运数。
示例 4：
输入：arr = [5] 输出：-1
示例 5：
输入：arr = [7,7,7,7,7,7,7] 输出：7
提示：
1 <= arr.length <= 5001 <= arr[i] <= 500运行时间: 23 ms
内存: 16.0 MB
class Solution:
def findLucky(self, arr: List[int]) -> int:
# 哈希表，统计数值的频数，数值等于频数就是幸运数
counter = Counter(arr)
f = lambda s, t: max(list(map(lambda a: a[0] if a[0] == a[1] else -1, zip(s, t))))
return f(counter.keys(), counter.values())
该题解首先使用Counter来统计数组arr中各元素的出现频次，得到一个哈希表。然后，通过一个lambda表达式，检查哈希表中的每个元素（数值）和其对应的频次是否相等。如果相等，则保留该数值，否则返回-1。最后通过max函数从可能的幸运数中选择最大的一个。如果没有找到任何幸运数，max函数将返回-1。
时间复杂度: O(n)
空间复杂度: O(n)
class Solution:
def findLucky(self, arr: List[int]) -> int:
# 使用Counter统计arr中每个元素的出现次数
counter = Counter(arr)
# 定义lambda函数，检查数值和频次是否相等，相等则返回该数值，否则返回-1
f = lambda s, t: max(list(map(lambda a: a[0] if a[0] == a[1] else -1, zip(s, t))))
# 传入counter的键（元素）和值（频次），返回最大的幸运数或-1
return f(counter.keys(), counter.values())
在Python中，Counter是collections模块提供的一个专门的类，用于计数可哈希对象。它本质上是一个字典，其中对象作为键，对象的计数作为值。使用Counter而不是普通字典的优势在于Counter提供了直接的方法和语法来进行元素计数，使代码更简洁、易读，并且减少了手动处理计数逻辑的错误。虽然可以使用普通字典来达到同样的目的，但使用Counter可以使代码更专注于问题的解决而非细节实现。此外，Counter还自动处理了如果元素不存在时开始计数的情况，省去了初始化步骤。
题解中的lambda函数通过zip函数直接将Counter对象的keys()和values()相结合，确保了键和值是一一对应的。在Python中，Counter的keys()和values()方法返回的顺序是匹配的，因为它们都基于同一个内部字典结构。因此，lambda函数能有效处理键和值的匹配，即使在键和值的顺序是如何的情况下也能保证一一对应。
在Python中，如果max函数的输入是一个空的可迭代对象，它会抛出ValueError异常。然而，在这个题解中，通过在map函数内使用了条件表达式，即使没有元素满足条件（元素值与出现频次相等），map函数仍会返回-1。这确保了传递给max函数的迭代器至少包含一个-1，因此max函数在这种情况下会返回-1而不是抛出异常。
题解的逻辑针对数组中所有元素都相同的情况也能正确处理。因为如果数组中的所有元素都相同，则它们的出现频次与元素值相同，满足幸运数的定义。在这种情况下，Counter将只有一个键值对，其中键是那个重复的元素，值是其出现的频次。lambda函数将检查这个键值对，如果键（元素值）与值（频次）相等，则它将被认为是幸运数。因此，这种情况也被逻辑正确处理，并不会有遗漏。