我有一个大致相邻的列表。
x=[10,11,13,70,71,73,170,171,172,174]
我需要将其分成具有最小偏差的列表（即）
y=[[10,11,13],[70,71,73],[170,171,172,174]]
您可以在 y 列表中看到分组为 3 个单独的列表，并在遇到巨大偏差时打破此列表。 你能给我一个提示或任何资源来解决这个问题吗？
【问题讨论】：
x。跟踪上次看到的元素和当前元素。查找当前元素是否在前一个元素之上的deviation。如果是，请将其添加到子列表中。如果没有，新的子列表。
当您需要将列表中的项目与其后继或前任进行比较时，zip 功能是您的朋友：
x=[10,11,13,70,71,73,170,171,172,174]
threshold = 50
breaks = [i for i,(a,b) in enumerate(zip(x,x[1:]),1) if b-a>threshold]
groups = [x[s:e] for s,e in zip([0]+breaks,breaks+[None])]
print(groups)
[[10, 11, 13], [70, 71, 73], [170, 171, 172, 174]]
breaks 将包含元素 (b) 的索引 (i)，这些元素 (b) 比其前任 (a) 大超过 treshold 值。请注意，我使用固定阈值来检测“巨大”偏差，但您可以使用百分比或您选择的任何公式/条件来代替 if b-a>threshold。如果偏差计算很复杂，您可能需要创建一个 deviates() 函数并在列表推导中使用它：if deviates(a,b) 以便它保持可理解
如果 zip() 和列表推导太高级，您可以使用简单的 for 循环来做同样的事情：
def deviates(a,b): # example of a (huge) deviation detection function
return b-a > 50
groups = [] # resulting list of groups
previous = None # track previous number for comparison
for number in x:
if not groups or deviates(previous, number):
groups.append([number]) # 1st item or deviation, add new group
else:
groups[-1].append(number) # approximately adjacent, add to last group
previous = number # remember previous value for next loop
【讨论】：
这样的事情应该可以解决问题：
test_list = [10, 11, 13, 70, 71, 73, 170, 171, 172, 174]
def group_approximately_adjacent(numbers):
if not numbers:
return []
current_number = numbers.pop(0)
cluster = [current_number]
clusters = [cluster]
while numbers:
next_number = numbers.pop(0)
if is_approximately_adjacent(current_number, next_number):
cluster.append(next_number)
else:
cluster = [next_number]
clusters.append(cluster)
current_number = next_number
return clusters
def is_approximately_adjacent(a, b):
deviation = 0.25
return abs(a * (1 + deviation)) > abs(b) > abs(a * (1 - deviation))
【讨论】：