京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28