Question

我正在尝试创建一个函数，其中我有一个带有一堆整数对的2d数组，例如array = [[2,3],[4,7],[6,1],[8,2]]，它遍历该数组，在每对中选择较高的值，然后将它们分成对，然后一次又一次地执行此操作，在选择较高和较低的值之间交替，直到得到一个整数。例如，

array = [[1,2],[3,4]] choose maximums from each pair
[2,4] pair the maximums up
[2] choose minimum

这是我到目前为止的代码。

array = [[1,2],[3,4]]
def choose(twoarray):
 if twoarray[1] > twoarray [2]:
   return twoarray[1]
 else:
   return twoarray[2] 

def combineArray(a):
  outputArray = []
  if not a:
    return 0
  return outputArray.append(choose(a[0])+combineArray(a[1:]))

print(combineArray(array))

Answer 1

取决于以最低的深度获取列表的最大是否重要，可以通过以下方式进行：

如果在最深处做什么无关紧要，只要它交替出现即可：

def min_max(x, mx=1):
    try:
        x[0][0]
    except TypeError:
        if mx == 1:
            return max(x)
        else:
            return min(x)
    if mx == 1:
        return max([min_max(i, 0) for i in x])
    else:
        return min([min_max(i, 1) for i in x])

如果有关系，这是一种解决方法：

def depth(l):
    depths = []
    for item in l:
        if isinstance(item, list):
            depths.append(depth(item))
    if len(depths) > 0:
        return 1 + max(depths)
    return 1

def min_max(x, mx=None):
    if mx == None:
        mx = depth(x) % 2
    try:
        x[0][0]
    except TypeError:
        return max(x)
    if mx == 1:
        return max([min_max(i, 0) for i in x])
    else:
        return min([min_max(i, 1) for i in x])

这两个都可以通过简单的操作来运行：

min_max([[2,3],[4,7],[6,1],[8,2]])

此外，正如您所知，我将避免在递归函数中使用列表。 Python处理可变变量的方式与您期望的有所不同，并且非常容易混淆。

话虽这么说，但某些递归函数实际上依赖python处理可变对象的方式，例如某些深度优先搜索函数，因此，如果您知道如何使用它，请不要犹豫。

如何使用递归在较大的数组中选择数组中的数字

1 个答案: