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
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16