Question

假设我们在一系列连续整数中缺少两个项目，缺少的元素位于第一个和最后一个元素之间。我写了一个完成任务的代码。但是，如果可能的话，我希望使用更少的循环来提高效率。任何帮助将不胜感激。当我们必须找到更多缺失的项目（比如接近n / 4）而不是2时，情况怎么样呢？我认为我的代码应该是高效的，因为我早先从循环中突然出现了？

def missing_elements(L,start,end,missing_num):
    complete_list = range(start,end+1)
    count = 0
    input_index = 0
    for item  in  complete_list:
        if item != L[input_index]:
            print item
            count += 1
        else :
            input_index += 1
        if count > missing_num:
            break



def main():
    L = [10,11,13,14,15,16,17,18,20]
    start = 10
    end = 20
    missing_elements(L,start,end,2)



if __name__ == "__main__":
    main()

Answer 1

如果输入序列是排序，则可以在此处使用集合。从输入列表中获取开始和结束值：

def missing_elements(L):
    start, end = L[0], L[-1]
    return sorted(set(range(start, end + 1)).difference(L))

这假定Python 3;对于Python 2，使用xrange()来避免首先构建列表。

sorted()来电是可选的;如果没有它，则会返回缺少值的set()，并且您将获得一个已排序的列表。

演示：

>>> L = [10,11,13,14,15,16,17,18,20]
>>> missing_elements(L)
[12, 19]

另一种方法是检测后续数字之间的差距;使用较旧的itertools library sliding window recipe：

from itertools import islice, chain

def window(seq, n=2):
    "Returns a sliding window (of width n) over data from the iterable"
    "   s -> (s0,s1,...s[n-1]), (s1,s2,...,sn), ...                   "
    it = iter(seq)
    result = tuple(islice(it, n))
    if len(result) == n:
        yield result    
    for elem in it:
        result = result[1:] + (elem,)
        yield result

def missing_elements(L):
    missing = chain.from_iterable(range(x + 1, y) for x, y in window(L) if (y - x) > 1)
    return list(missing)

这是一个纯粹的O（n）操作，如果你知道丢失的项目的数量，你可以确保它只生成那些然后停止：

def missing_elements(L, count):
    missing = chain.from_iterable(range(x + 1, y) for x, y in window(L) if (y - x) > 1)
    return list(islice(missing, 0, count))

这也将处理更大的差距;如果你在11和12缺少2个项目，它仍然可以工作：

>>> missing_elements([10, 13, 14, 15], 2)
[11, 12]

并且上面的示例只需要迭代[10, 13]来解决这个问题。

Answer 2

假设L是一个没有重复的整数列表，你可以推断出start和index之间的列表部分是完全连续的，当且仅当L[index] == L[start] + (index - start)和index和end类似，如果完全连续的话并且只有L[index] == L[end] - (end - index)。这与将列表分成两个递归地结合起来给出了一个次线性解决方案。

# python 3.3 and up, in older versions, replace "yield from" with yield loop

def missing_elements(L, start, end):
    if end - start <= 1: 
        if L[end] - L[start] > 1:
            yield from range(L[start] + 1, L[end])
        return

    index = start + (end - start) // 2

    # is the lower half consecutive?
    consecutive_low =  L[index] == L[start] + (index - start)
    if not consecutive_low:
        yield from missing_elements(L, start, index)

    # is the upper part consecutive?
    consecutive_high =  L[index] == L[end] - (end - index)
    if not consecutive_high:
        yield from missing_elements(L, index, end)

def main():
    L = [10,11,13,14,15,16,17,18,20]
    print(list(missing_elements(L,0,len(L)-1)))
    L = range(10, 21)
    print(list(missing_elements(L,0,len(L)-1)))

main()

Answer 3

missingItems = [x for x in complete_list if not x in L]

Answer 4

使用collections.Counter：

from collections import Counter

dic = Counter([10, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 20])
print([i for i in range(10, 20) if dic[i] == 0])

输出：

[12, 19]

Answer 5

使用scipy lib：

import math
from scipy.optimize import fsolve

def mullist(a):
    mul = 1
    for i in a:
        mul = mul*i
    return mul

a = [1,2,3,4,5,6,9,10]
s = sum(a)
so = sum(range(1,11))
mulo = mullist(range(1,11))
mul = mullist(a)
over = mulo/mul
delta = so -s
# y = so - s -x
# xy = mulo/mul
def func(x):
    return (so -s -x)*x-over

print int(round(fsolve(func, 0))), int(round(delta - fsolve(func, 0)))

时间安排：

$ python -mtimeit -s "$(cat with_scipy.py)" 

7 8

100000000 loops, best of 3: 0.0181 usec per loop

其他选项是：

>>> from sets import Set
>>> a = Set(range(1,11))
>>> b = Set([1,2,3,4,5,6,9,10])
>>> a-b
Set([8, 7])

时机是：

Set([8, 7])
100000000 loops, best of 3: 0.0178 usec per loop

Answer 6

这是一个单行：

In [10]: l = [10,11,13,14,15,16,17,18,20]

In [11]: [i for i, (n1, n2) in enumerate(zip(l[:-1], l[1:])) if n1 + 1 != n2]
Out[11]: [1, 7]

我使用列表，切片将副本偏移一个，并使用枚举来获取缺失项目的索引。

对于长列表，这不是很好，因为它不是O（log（n）），但我认为与使用set小输入相比应该非常有效。来自itertools的izip可能会让它更快。

Answer 7

我的看法是不使用循环并设置操作：

def find_missing(in_list):
    complete_set = set(range(in_list[0], in_list[-1] + 1))
    return complete_set - set(in_list)

def main():
    sample = [10, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 20]
    print find_missing(sample)

if __name__ == "__main__":
    main()

# => set([19, 12])

Answer 8

只需查看列表并查找非连续数字：

prev = L[0]
for this in L[1:]:
    if this > prev+1:
        for item in range(prev+1, this):    # this handles gaps of 1 or more
            print item
    prev = this

Answer 9

如果两个连续数字之间的差异大于1，我们发现了一个缺失值：

>>> L = [10,11,13,14,15,16,17,18,20]
>>> [x + 1 for x, y in zip(L[:-1], L[1:]) if y - x > 1]
[12, 19]

注意：Python 3.在Python 2中使用itertools.izip。

连续缺失多个值的改进版本：

>>> import itertools as it
>>> L = [10,11,14,15,16,17,18,20] # 12, 13 and 19 missing
>>> [x + diff for x, y in zip(it.islice(L, None, len(L) - 1),
                              it.islice(L, 1, None)) 
     for diff in range(1, y - x) if diff]
[12, 13, 19]

Answer 10

>>> l = [10,11,13,14,15,16,17,18,20]
>>> [l[i]+1 for i, j in enumerate(l) if (l+[0])[i+1] - l[i] > 1]
[12, 19]

Answer 11

def missing_elements(inlist):
    if len(inlist) <= 1:
        return []
    else:
        if inlist[1]-inlist[0] > 1:
            return [inlist[0]+1] + missing_elements([inlist[0]+1] + inlist[1:])
        else:
            return missing_elements(inlist[1:])

Answer 12

首先我们应该对列表进行排序，然后检查每个元素，除了最后一个元素，如果下一个值在列表中。小心不要在列表中有重复项！

l.sort()

[l[i]+1 for i in range(len(l)-1) if l[i]+1 not in l]

Answer 13

a = [1, 2, 5, 6, 10, 12]
diff = []

for i in range(a[0], len(a) - 1):
    val = a[i]
    val_next = a[i + 1]

    if val + 1 != val_next:
        diff.extend(range(val + 1, val_next))

print(diff)

>> [3, 4, 7, 8, 9, 11]

如果列表已排序，我们可以查找任何空白。然后在当前（+1）和下一个值（不包括在内）之间生成一个范围对象，并将其扩展到差异列表。

Answer 14


 a=[1,2,3,7,5,11,20]
 b=[]
 def miss(a,b):
     for x in range (a[0],a[-1]):
        if x not in a:
            b.append(x)
     return b
 print (miss(a,b))

ANS：[4, 6, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

同样适用于sorted和unsorted的{{1}}

Answer 15

我偶然发现了一种不同的效率-给出了唯一的序列号列表，可能非常稀疏， yield 是下一个可用的序列号，而没有在内存中创建整个序列集。（想想库存中经常出入物品，但有些物品寿命很长。）

Exception has occurred: error
font not initialized
  File "F:\APPVISUAL\lib\language\languageVS.py", line 55, in button
    smallText = pygame.font.Font('freesansbold.ttf', 20)
  File "F:\APPVISUAL\lib\language\languageVS.py", line 73, in language
    button('Play', 350, 325, 100, 50, green, bright_green, spanish)
  File "F:\APPVISUAL\lib\language\languageVS.py", line 85, in <module>
    language()

（输入是整数的字符串表示形式的列表，yield是整数，因此不是完全通用的代码。如果超出范围，longtail将提供外推。）

a similar question也有一个答案，建议使用位数组有效地处理大整数序列。

我的某些代码版本使用了itertools中的函数，但最终我放弃了这种方法。

Answer 16

使用此代码，您可以找到序列中除最后一个数字以外的所有缺失值。只需将数据输入列名为“数字”的excel文件中即可。

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_excel("numbers.xlsx")

data_sort=data.sort_values('numbers',ascending=True)
index=list(range(len(data_sort)))
data_sort['index']=index
data_sort['index']=data_sort['index']+1
missing=[]

for i in range (len(data_sort)-1):
    if data_sort['numbers'].iloc[i+1]-data_sort['numbers'].iloc[i]>1:
        gap=data_sort['numbers'].iloc[i+1]-data_sort['numbers'].iloc[i]
        numerator=1
        for j in range (1,gap):          
            mis_value=data_sort['numbers'].iloc[i+1]-numerator
            missing.append(mis_value)
            numerator=numerator+1
print(np.sort(missing))

在整数序列中查找缺失元素的有效方法

16 个答案: