如何在 Python 的上升序列中找到最长的连续子序列？

Question

我需要在 Python 的上升序列中找到最长的连续子序列。

例如，如果我有A = [1, 2, 3, 5, 8, 9, 11, 13, 17, 18, 19, 20, 21, 25, 27, 28, 29, 30]

答案是 [17, 18, 19, 20, 21]，因为它是最长的连续子序列，有 5 个数字（而 [1, 2, 3] 是 3 数字长，[27, 28, 29, 30] 是 4 数字长。）

我的代码陷入了死循环

num_list = [1, 2, 3, 5, 8, 9, 11, 13, 17, 18, 19, 20, 21, 23, 25, 26, 27]
longest_sequence = {}
longest_sequence_length = 1
for num in num_list:
    sequence_length = 1
    while True:
        if (num + sequence_length) in num_list:
            sequence_length += 1
        else:
            if sequence_length > longest_sequence_length:
                longest_sequence_length_length = sequence_length
                longest_sequence = {"start": num, "end": num + (sequence_length - 1)}
        break
print(f"The longest sequence is {longest_sequence_length} numbers long"
      f" and it's between {longest_sequence['start']} and {longest_sequence['end']}")

Answer 1

你可以用numpy一行来解决：

import numpy as np
A = [1, 2, 3, 5, 8, 9, 11, 13, 17, 18, 19, 20, 21, 25, 27, 28, 29, 30]
out = max(np.split(A, np.where(np.diff(A) != 1)[0] + 1), key=len).tolist()

您也可以通过运行 3 次迭代来找到相同的结果。

(i) 首先你需要找到A中连续元素之间的差异；在diff 中找到（使用zip(A,A[1:])，您可以访问连续元素）。

(ii) 然后你将A 拆分为差异不为 1 的索引；这是在第二次迭代中完成的。基本上，如果差值为1，则将A中的值附加到正在运行的子列表中，如果没有，则创建一个新的子列表并将对应的值放入这个新的子列表中。

(iii) 最后，使用max() 函数，您可以使用key=len 找到最长的子列表。

同样的工作由上面的numpy 代码完成。

diff = [j-i for i,j in zip(A, A[1:])]
splits = [[A[0]]]
for x,d in zip(A[1:], diff):
    if d == 1:
        splits[-1].append(x)
    else:
        splits.append([x])
out = max(splits, key=len)

输出：

[17、18、19、20、21]

Answer 2

在第 13 行中，您需要一个 break 而不是 continue 语句。

另外，在第 11 行你有一个小错误，在你的变量名中添加了一个额外的“_length”。