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Question

我有一个稀疏的时间戳列表，让我们把它简化为：

val stamps = List(1,2,3,7,10,11)

想象一下，我的窗口大小为3，Scala / Functional方法可以获得以下输出

valueWindowed (3, stamps) == List(
  // Starting at timestamp 1 of stamps, we include the next values which are no bigger than the current value + the window size
  List(1, 2, 3), 
  // Starting at timestamp 2 include the next values in this window
  List(2, 3), 
  List(3), // ...
  // This one is empty as the window starts at timestamp 4 and ends at 6 (inclusive)
  List(), 
  // This one _does_ include 7, as the windows starts at 5 and ends at 7 (inclusive)
  List(7), 
  List(7), 
  List(7),
  List(10),
  List(10,11),
  List(10,11),
  List(11)
)

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我有以下实现，但它看起来非常程序化，卡在功能结构中。复杂性也是max(stamps) * stamps size

def valueWindowed(step: Int, times: List[Int]) = {
  for(j <- (1 to times.max).toIterator) yield{
    times.dropWhile(_ < j) takeWhile(_ < j+step)
  }
}

Answer 1

这是一个功能性的O（N） - 其中N是times中数字的范围，而不是它的长度。但是，由于这是你输出的大小，所以不可能做得更好。

def  valueWindowed(step:Int, times:List[Int]) = {
(times :+ times.last+step)
    .sliding(2)
    .flatMap{case List(a,b) => Some(a)::List.fill(b-a-1)(None)}
    .sliding(step)
    .map(_.flatten)
}

第一个sliding和flatMap展开列表，使其Some(x)中的所有x都为times，所有中间值为None（添加sentinel值以正确包含最后一个元素）。然后我们使用steps个窗口并使用flatten删除None /转换Some返回

基于值（不是索引）的滑动窗口

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1 个答案: