假设你有一组来自高速公路称重站的数字，它测量了在高速公路上行驶的运输卡车的质量。秤每5分钟自动将测量结果发送到数据库，在一天结束时进行分析。由于卡车在天平上停留的时间有时超过5分钟，因此天平有时会对同一辆卡车连续发送多个记录，这被称为“口吃”。
例如，在列表中(200;271;305;305;180]在美国，305条目是一个结巴。
相比之下，名单(305;200;271;305;180]没有口吃。我们认为305这两个条目是唯一的度量，因为它们被一个或多个事件分隔开。
取这个列表对于某一天的称重站测量值，编写一个递归函数来删除列表。那天有多少次称重活动?
假设
考虑以下函数，给定一个数字和一个列表，返回真正的如果这个号码在名单上，那么假如果不是。
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使用上面的函数编写另一个函数，该函数给出一个列表，返回一个删除了所有重复项的列表。
举个例子，已知这个列表 ,返回 ．下面给出的列表通过上面的函数后，结果列表的和将是什么:
你经营一个网站，以极低的折扣出售产品，一次一件，供应完即止。最近，您的网站一直在尝试与平时不同的产品种类，销售受到了打击，您需要进行一些更改以将销售提高到以前的水平。幸运的是，您保留了一些关于客户购物习惯的信息。
你让你的数据团队为你找到所有“超级购物者”的购物偏好，这些账户在接受你的交易时最不挑剔。客户记录存储在表单中
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的的名字字段显然是客户的名称，acct_type表示客户最近的消费程度。如果acct_type是从“D”到“Z”的大写字母，这表明他们符合偶尔挑剔的购物者的特征。如果acct_type是一个大写字母，从“A”到“C”，然而，这表明他们倾向于在网站上花钱，因此被称为“精英购物者”。
最后,pref_group将它们映射到您之前在用户群中确定的各种产品配置文件之一。例如，如果pref_group5分，这可能意味着他们倾向于购买滑雪板等冬季用品，而7分可能表明他们对篮球非常感兴趣。
编写一个模式匹配例程来获取pref_group在你所有的精英购物者中数据库．
在你的精英顾客中，什么是最受欢迎的pref_group?