我在使用算法时遇到了一些问题(要找到最大值和最小值),而不是算法本身而是实现,让我解释一下:
我们说列表是n = [0,1,1,2,3,5,8,13,-1,99]
; len(n) = 10
然后globalMin, globalMax = n[0], n[0]
#从列表中跳过1次迭代
现在我要做的就是用'对'进行比较,所以既然我已经使用了n [0],我开始比较n [1]和n [2]来找到那些2之间的最大值和最小值然后将它与y全局最小值,最大值进行比较,然后将n [3]和n [4]进行比较并进行比较 nm与我的全局值,然后是n [5]和n [6] ..直到我必须比较n [9]和n [10],你可以看到n [10]在我的列表中不存在。我以为我可以使用下一个代码使用列表切片来解决这个问题:
for i in range(1, len(n), 2):
if n[i:i+1] > n[i+1:i+2]:
minl, maxl = n[i+1:i+2], n[i:i+1] # minl = local min; maxl = local max
else:
maxl, minl = n[i+1:i+2], n[i:i+1]
但如果我的最后一个元素只有一个(如上例所示),那么这不会起作用,因此,正如你猜测的那样,如果min或max是我列表中的最后一个元素,它将被忽略。我一直试图通过索引或列表切片解决这个问题,但没有运气,任何建议?我必须以'Pythonic'方式执行此操作,并确保在不使用导入的情况下使其尽可能简单和短。我已经计算出基于下一张图像的算法的其余部分:Image
答案 0 :(得分:3)
您可以先检查列表的长度,如果它是奇数长度,那么您可以将最后一个元素附加到列表的末尾。追加是O(1)
操作,因此,它不会影响时间复杂度。
您可以使用while循环:
In [78]: lis = [0,1,1,2,3,5,8,13,-1]
In [79]: if len(lis)%2 !=0 : #if the list is of odd length then append the last item to it
lis.append(lis[-1])
....:
In [80]: i=0
In [81]: while i<len(lis)-1:
if lis[i]>lis[i+1]:
local_max,local_min=lis[i],lis[i+1]
elif lis[i]<lis[i+1]:
local_max,local_min=lis[i+1],lis[i]
else:
local_max,local_min=lis[i],lis[i+1]
print local_min,local_max
i+=2
....:
0 1
1 2
3 5
8 13
-1 -1
或者您可以使用迭代器:
In [86]: it=iter(lis)
In [87]: lis = [0,1,1,2,3,5,8,13,-1]
In [88]: if len(lis)%2 !=0 :
lis.append(lis[-1])
....:
In [89]: it=iter(lis)
In [90]: for _ in xrange(len(lis)/2):
....: a,b=next(it),next(it)
....: if a>b:
....: local_max,local_min=a,b
....: elif a<b:
....: local_max,local_min=b,a
....: else:
....: local_max,local_min=a,b
....: print local_min,local_max
....:
0 1
1 2
3 5
8 13
-1 -1
答案 1 :(得分:2)
我认为这是Pythonic实施的最多:
from itertools import zip_longest
n = [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, -1, 99]
global_min = global_max = n[0]
groups = [iter(n)] * 2
for a, b in zip_longest(*groups):
if b is not None:
if a > b:
local_min, local_max = b, a
else:
local_min, local_max = a, b
else:
local_min = local_max = a
if local_min < global_min:
global_min = local_min
if local_max > global_max:
global_max = local_max
print(global_min, global_max)
我们使用itertools.zip_longest()
(2.x中的itertools.izip_longest()
)和重复的相同迭代器列表对项目进行分组。然后我们遍历这个,它给出了成对的值。然后我们进行检查,如果值是最后一个,我们将其指定为local_min
和local_max
,否则,我们会比较这两个值并根据需要进行分配。
然后我们比较(并可能更新)global_min
和global_max
。