利用python求相邻数的方法示例
本文主要给大家介绍了关于利用python求相邻数的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍:
什么是相邻数?
比如5,相邻数为4和6,和5相差1的数,连续相差为1的一组数
需求:
遍历inputList 所有数字,取出所有数字,判断是否有相邻数, 不相邻数字 和 相邻数字 都以 “数组”形式 添加到 outputList 中, 并且 每个“数组” 里 第一位 递减 补全两位数,末位 递增 补全两位数, 每一个数不能小于0, 不能大于 400
( 提示: 在inputList 中 "12,13" 是相邻的数字,视为一组, 需要以[10, 11, 12, 13, 14, 15] 数组形式添加到outputList 中,而 “3”没有相邻的数,也视为一组,需要以[1, 2, 3, 4, 5]数组形式添加到outputList中 )
输入:
inputList = [0, 3, 5, 6, 7, 9, 12, 13, 15, 16, 17, 19, 20, 21, 22, 25, 27, 29, 30, 32, 33, 36, 39, 40, 43, 44, 46, 47, 48, 53, 54, 57, 58, 60, 62, 64, 65, 66, 67, 72, 74, 75, 76, 77, 78, 80, 82, 84, 85, 86, 89, 95, 96, 97, 98, 103, 104, 107, 108, 110, 111, 114, 116, 117, 118, 120, 121, 122, 124, 127, 132, 135, 137, 138, 139, 140, 145, 146, 148, 149, 150, 151, 155, 156, 160, 161, 166, 167, 170, 171, 172, 175, 178, 179, 180, 181, 182, 183, 184, 186, 188, 189, 190, 193, 195, 196, 198, 202, 205, 208, 210, 211, 213, 214, 215, 217, 221, 226, 227, 228, 233, 234, 235, 240, 241, 246, 247, 249, 255, 257, 258, 261, 262, 263, 267, 268, 269, 270, 271, 272, 275, 278, 280, 282, 283, 284, 286, 287, 289, 291, 292, 295, 296, 298, 300, 302, 303, 304, 305, 306, 310, 315, 317, 319, 320, 321, 322, 323, 324, 325, 326, 328, 331, 336, 339, 341, 342, 344, 346, 349, 354, 355, 356, 362, 363, 365, 366, 367, 368, 371, 374, 376, 378, 382, 383, 388, 390, 393, 396, 399]
输出 :
outputList = [[0, 1, 2] , [1, 2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [7, 8, 9, 10, 11],[10, 11, 12, 13, 14, 15] , ........此处省略]
那,如何解决这个问题?
1. 设置一个值,指向index=0, start_index = 0
2. 初始化一个中间列表median = [ ] , 一个保存结果列表 result_l = [ ]
3. for循环开始, start_index 指向每一个相邻数的开头
4. 通过索引指向的值和索引后指向的值进行差值比较,步长不为1的,start_index移动到这个值上
5. 循环往复,获得相邻列表
6. 通过map函数,对每一个相邻列表进行前后各插入两个相邻数
7. 通过列表解析, 剔除不满足条件的相邻数
示例代码
#!/usr/bin/python3
__author__ = 'beimenchuixue'
__blog__ = 'http://www.cnblogs.com/2bjiujiu/'
def go_cha_ru(new_l):
"""往列表中前后个插入两个相邻数,通过列表解析去除小于0的和大于400的数"""
new_l.insert(0, new_l[0] - 1)
new_l.insert(0, new_l[0] - 1)
new_l.append(new_l[len(new_l) - 1] + 1)
new_l.append(new_l[len(new_l) - 1] + 1)
return [i for i in new_l if 0 <= i <= 400]
def go_xiang_lin(raw_l):
"""获取相邻数"""
start_index = 0
result_l = []
median = []
# 索引从start_index起,到最后
for raw_index in range(len(raw_l)):
# 判断是否for循环到指定位置
if start_index == raw_index:
# 初始移动位置参数
index = 0
while True:
# 指针指向的起始值
start_value = raw_l[start_index]
# 如果指针指向最后一个位置,开始值=最后一个值
if start_index == len(raw_l)-1:
end_value = start_value
else:
# 最后一个值 = 初始值 + 位置参数值
end_value = raw_l[start_index + index]
# 通过初始值 + 位置参数值 是否等于 最后一个值,判断是否为相邻数,如果是,添加到中间列表
if start_value + index == end_value:
median.append(end_value)
# 位置参数 + 1
index += 1
else:
# 如果不是,初始指针指向 移动位置参数个单位
start_index += index
# 把每主相邻数添加到结果列表
result_l.append(median)
median = []
break
# 通过高阶函数,对结果集中每个相邻数列表进行插值操作
return map(go_cha_ru, result_l)
if __name__ == '__main__':
input_list = [0, 3, 5, 6, 7, 9,
12, 13, 15, 16, 17, 19, 20, 21, 22, 25,
27, 29, 30, 32, 33, 36, 39, 40, 43, 44, 46, 47, 48, 53, 54,
57, 58, 60, 62, 64, 65, 66, 67, 72, 74, 75, 76, 77, 78, 80, 82,
84, 85, 86, 89, 95, 96, 97, 98, 103, 104, 107, 108, 110, 111, 114,
116, 117, 118, 120, 121, 122, 124, 127, 132, 135, 137, 138, 139, 140,
145, 146, 148, 149, 150, 151, 155, 156, 160, 161, 166, 167, 170, 171,
172, 175, 178, 179, 180, 181, 182, 183, 184, 186, 188, 189, 190, 193,
195, 196, 198, 202, 205, 208, 210, 211, 213, 214, 215, 217, 221, 226,
227, 228, 233, 234, 235, 240, 241, 246, 247, 249, 255, 257, 258, 261,
262, 263, 267, 268, 269, 270, 271, 272, 275, 278, 280, 282, 283, 284,
286, 287, 289, 291, 292, 295, 296, 298, 300, 302, 303, 304, 305, 306,
310, 315, 317, 319, 320, 321, 322, 323, 324, 325, 326, 328, 331, 336,
339, 341, 342, 344, 346, 349, 354, 355, 356, 362, 363, 365, 366, 367,
368, 371, 374, 376, 378, 382, 383, 388, 390, 393, 396, 399]
# 结果
output_list = list(go_xiang_lin(input_list))
print(output_list)
总结
以上就是这篇文章的全部内容了.
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13爬虫技术在数据分析中扮演着至关重要的角色,其主要作用体现在以下几个方面: 数据收集:爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数 ...
2024-11-13在数据分析中,数据可视化是一种将复杂数据转化为图表、图形或其他可视形式的技术,旨在通过直观的方式帮助人们理解数据的含义与 ...
2024-11-13在现代银行业中,数字化用户行为分析已成为优化产品和服务、提升客户体验和提高业务效率的重要工具。通过全面的数据采集、深入的 ...
2024-11-13在这个数据飞速增长的时代,企业若想在竞争中占据优势,必须充分利用数据分析优化其营销策略。数据不仅有助于理解市场趋势,还可 ...
2024-11-13数据分析行业的就业趋势显示出多个积极的发展方向。随着大数据和人工智能技术的不断进步,数据分析在各行各业中的应用变得越来越 ...
2024-11-13市场数据分析是一门涉及多种技能和工具的学科,对企业在竞争激烈的市场中保持竞争力至关重要。通过数据分析,企业不仅可以了解当 ...
2024-11-13数据分析与数据挖掘是数据科学领域中两个关键的组成部分,它们各有独特的目标、方法和应用场景。尽管它们经常在实际应用中结合使 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13作为一名业务分析师,你肩负着将业务需求转化为技术解决方案的重任。面试这一角色时,涉及的问题多种多样,涵盖技术技能、分析能 ...
2024-11-13自学数据分析可能看似一项艰巨的任务,尤其在开始时。但是,通过一些策略和方法,你可以系统地学习和掌握数据分析的相关知识和技 ...
2024-11-10Excel是数据分析领域中的一款强大工具,它凭借其灵活的功能和易用的界面,成为了许多数据分析师和从业者的首选。无论是简单的数 ...
2024-11-10在快速发展的商业环境中,数据分析能力已经成为许多行业的核心竞争力。无论是初学者还是经验丰富的专家,搭建一个有效的数据分析 ...
2024-11-10