Python有什么快速计算队列中连续符合某条件的片段的方法

ImN1 2013-10-11 02:26:15

主要是想实现或扩展股票公式中"last(条件)"函数
就是从队列当前位置向后倒推连续符合条件的个数
如
[1,43,5,6,6,7,8,9]
当前位置最后一个，条件是n(i)>=n(i-1)，得出结果5或者[5,6,6,7,8,9]

由于这段代码调用频繁，所以需要效率高的，用什么算法或模块实现 Python3.3
pandas或numpy之类模块有类似高效的函数么？

类似地，在列表（不一定是数列）某个位置 i ，向后查找符合条件的连续片段
一般有什么算法？只是for去逐个比较条件么？

...全文

200 3 打赏收藏转发到动态举报

写回复

3 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

ImN1 2013-10-11

打赏
举报

回复

暂时只想到先将部分数据算出last相关值在硬盘保存起来，免得程序再算一次占用空间时间但某些可变条件看来还是要遍历

ChongQingJin28 2013-10-11

打赏
举报

回复

用c语言吧

生成三个数组
第一个差
第二个累计和
第三个结果

panghuhu250 2013-10-11

打赏
举报

回复

一些想法：一般情况下，好像没有什么好算法：假设从当前位置起有k个连续符合条件的数，你只有检查过这k个数中的每一个，才能断定这一点。所以简单的逐个比较已经是最优了。如果你需要重复查询同一个数列（用同一个条件），可以遍历一遍，记住结果。如果查询的条件有传递性的话，可以只记住每个递增子序列开始的位置，查询时用二分法定位。能节省一点空间，如果子序列比较长的话。

这本经典、畅销的数据结构教材详细介绍了数据抽象的基础知识，强调作为面向对象方法基础原理的规范和实施之间的区别。书中使用的软件工程原则和概念以及UML图便于增强学生的理解。 ◆　详细介绍了数据抽象，强调规范和实现之间的区别 ◆　广泛介绍了各种面向对象的编程技术 ◆　重点是核心的数据结构，而不是非必要的C++语言语法 ◆　说明了类和ADT在问题解决过程中的作用 ◆　诠释了ADT的主要应用，如查找航班图、事件驱动的模拟和八皇后问题 ◆　大部分章节中的例子都使用了标准模板库(STL) ◆　介绍了递归 ◆　附录中提供了基本的C++语法，以帮助学生从其他语言转换为C++ 第1章数据抽象：墙 1 1.1 面向对象的概念 2 1.1.1 面向对象分析与设计 2 1.1.2 面向对象解决方案的特征 3 1.2 获得更好的解决方案 4 1.2.1 内聚 5 1.2.2 耦合 5 1.3 规范 6 1.3.1 操作契约 7 1.3.2 特殊情况 8 1.3.3 抽象 9 1.3.4 信息隐藏 10 1.3.5 最小且完整的接口 11 1.4 抽象数据类型 12 1.4.1 设计ADT 14 1.4.2 涉及其他ADT的ADT 17 1.5 ADT包 18 1.5.1 确定行为 18 1.5.2 指定数据和操作 19 1.5.3 ADT的模板接口 22 1.5.4 使用ADT包 24 C++片段1 C++类 29 C1.1 待解决的问题 30 C1.1.1 私有数据字段 31 C1.1.2 构造函数和析构函数 32 C1.1.3 方法 32 C1.1.4 防止编译错误 33 C1.2 实现解决方案 34 C1.3 模板 35 C1.4 继承 37 C1.4.1 基类和派生类 38 C1.4.2 重写基类方法 40 C1.5 虚方法和抽象类 42 C1.5.1 虚方法 42 C1.5.2 抽象类 43 第2章递归：镜子 45 2.1 递归解决方案 46 2.2 返回值的递归 48 2.2.1 递归值函数：n的阶乘 49 2.2.2 箱式跟踪 52 2.3 执行动作的递归 55 2.4 递归与数组 62 2.4.1 逆置数组项 63 2.4.2 折半查找 64 2.4.3 查找数组中的最大值 68 2.4.4 查找数组中第k个最小值 69 2.5 组织数据 71 2.6 更多示例 75 2.6.1 Fibonacci数列(兔子繁殖) 75 2.6.2 组织游行队伍 78 2.6.3 从n个事物中选出k个 79 2.7 递归和效率 81 第3章基于数组的实现 91 3.1 办法 92 3.1.1 核心方法 93 3.1.2 使用大小固定的数组 93 3.2 ADT包的基于数组的实现 94 3.2.1 头文件 95 3.2.2 定义核心方法 96 3.2.3 测试核心方法 98 3.2.4 实现更多方法 101 3.2.5 删除项的方法 103 3.2.6 测试 106 3.3 在实现中使用递归 107 3.3.1 getIndexOf方法 107 3.3.2 getFrequencyOf方法 108 C++片段2 指针、多态和内存分配 113 C2.1 变量的内存分配和方法的前期绑定 114 C2.2 需要解决的问题 115 C2.3 指针与程序的自由存储 116 C2.3.1 释放内存 118 C2.3.2 避免内存泄漏 119 C2.3.3 避免悬挂指针 122 C2.4 虚方法和多态 124 C2.5 数组的动态分配 126 第4章基于链表的实现 129 4.1 预备知识 130 4.2 ADT包的基于链表的实现 133 4.2.1 头文件 134 4.2.2 定义核心方法 135 4.2.3 实现更多方法 138 4.3 在基于链表的实现中使用递归 143 4.4 测试多个ADT实现 145 4.5 比较基于数组的实现和基于链表的实现 148 第5章作为问题求解技术的递归 155 5.1 定义语言 156 5.1.1 语法知识基础 156 5.1.2 两种简单的语言 158 5.2 代数表达式 160 5.2.1 代数表达式的类型 160 5.2.2 前缀表达式 162 5.2.3 后缀表达式 166 5.2.4 完全括号化表达式 168 5.3 回溯 168 5.3.1 查找航线 168 5.3.2 八皇后问题 173 5.4 递归和数学归纳法的关系 179 5.4.1 递归阶乘函数的正确性 179 5.4.2 Hanoi塔的工作量 180 第6章栈 189 6.1 ADT栈 190 6.1.1 在设计解决方案期间开发ADT 190 6.1.2 ADT栈的规范 192 6.2 栈的简单应用 197 6.2.1 检查括号匹配 197 6.2.2 识别语言中的字符串 199 6.3 栈在代数表达式中的应用 200 6.3.1 计算后缀表达式 201 6.3.2 中缀表达式与后缀表达式的等价转换 202 6.4 使用栈查找航班图 205 6.5 栈和递归的关系 212 C++片段3 异常 221 C3.1 背景知识 222 C3.2 断言 223 C3.3 抛出异常 224 C3.4 处理异常 227 C3.4.1 多个catch块 228 C3.4.2 未捕获的异常 229 C3.5 程序员定义的异常类 232 第7章实现ADT栈 235 7.1 基于数组的实现 236 7.2 基于链表的实现 239 7.3 在实现中使用异常 243 第8章列表 247 8.1 指定ADT列表 248 8.2 使用列表操作 252 8.3 ADT列表的模板接口 255 第9章实现列表 259 9.1 基于数组的ADT列表实现 260 9.1.1 头文件 261 9.1.2 实现文件 262 9.2 基于链表的ADT列表实现 266 9.2.1 头文件 266 9.2.2 实现文件 268 9.2.3 在LinkedList的方法中使用递归 275 9.3 两种实现的比较 279 第10章算法的效率 283 10.1 什么是好的解决方案 284 10.2 测量算法的效率 285 10.2.1 算法的执行时间 286 10.2.2 算法增长率 287 10.2.3 分析与大O表示法 288 10.2.4 正确分析问题 291 10.2.5 查找算法的效率 293 第11章排序算法及其效率 299 11.1 基本排序算法 300 11.1.1 选择排序 300 11.1.2 起泡排序 303 11.1.3 插入排序 305 11.2 较快排序算法 307 11.2.1 归并排序 307 11.2.2 快速排序 312 11.2.3 基数排序 319 11.3 各种排序算法的比较 321 C++片段4 类关系和重用 325 C4.1 回顾继承 326 C4.1.1 类的公有、私有和受保护部分 331 C4.1.2 公有、私有和受保护继承 332 C4.1.3 is-a和as-a关系 333 C4.2 包含：has-a关系 334 C4.3 回顾抽象基类 335 第12章有序表及其实现 339 12.1 指定ADT有序表 340 12.1.1 ADT有序表的模板接口 342 12.1.2 使用有序表的操作 343 12.2 基于链表的实现 344 12.2.1 头文件 344 12.2.2 实现文件 345 12.2.3 基于链表的实现的效率 348 12.3 使用ADT列表的实现 348 12.3.1 包含 349 12.3.2 公有继承 352 12.3.3 私有继承 356 第13章队列和优先队列 363 13.1 ADT队列 364 13.2 ADT队列的简单应用 367 13.2.1 读取字符串 367 13.2.2 识别回文 368 13.3 ADT优先队列 369 13.4 应用：模拟 371 13.5 面向位置和面向值的ADT 379 第14章队列和优先队列的实现 387 14.1 ADT队列的实现 388 14.1.1 使用ADT列表的实现 388 14.1.2 基于链表的实现 390 14.1.3 基于数组的实现 394 14.1.4 比较实现 399 14.2 ADT优先队列的实现 400 C++片段5 运算符重载和友元访问 405 C5.1 重载运算符 406 C5.1.1 重载=进行赋值 408 C5.1.2 重载+进行连接 410 C5.2 友元访问和<<的重载 411 第15章树 415 15.1 术语 416 15.1.1 树的类型 417 15.1.2 树的高度 419 15.1.3 满二叉树、完全二叉树和平衡二叉树 421 15.1.4 二叉树的最大和最小高度 422 15.2 ADT二叉树 425 15.2.1 二叉树的遍历 425 15.2.2 二叉树的操作 428 15.2.3 ADT二叉树的模板接口 430 15.3 ADT二叉查找树 432 15.3.1 二叉查找树的操作 433 15.3.2 查找二叉查找树 434 15.3.3 创建二叉查找树 435 15.3.4 遍历二叉查找树 437 15.3.5 二叉查找树操作的效率 437 第16章树的实现 443 16.1 二叉树中的节点 444 16.1.1 基于数组的表示 444 16.1.2 基于链表的表示 446 16.2 ADT二叉树基于链表的实现 447 16.2.1 头文件 447 16.2.2 实现 450 16.3 ADT二叉查找树基于链表的实现 458 16.3.1 ADT二叉查找树操作的算法 458 16.3.2 BinarySearchTree类 469 16.4 在文件中保存二叉查找树 471 16.5 树排序 474 16.6 一般树 474 C++片段6 迭代器 479 C6.1 迭代器 480 C6.1.1 常见的迭代器操作 481 C6.1.2 使用迭代器操作 482 C6.1.3 实现迭代器 483 C6.2 迭代器的高级功能 485 第17章堆 489 17.1 ADT堆 490 17.2 堆的基于数组的实现 493 17.2.1 基于数组的堆操作的算法 494 17.2.2 实现 498 17.3 ADT优先队列的堆实现 502 17.4 堆排序 504 第18章字典及其实现 511 18.1 ADT字典 512 18.2 可能的实现 517 18.2.1 ADT字典的基于数组的有序实现 519 18.2.2 ADT字典的二叉查找树实现 521 18.3 选择实现 523 18.4 散列 529 18.4.1 散列函数 532 18.4.2 解决冲突 534 18.4.3 散列的效率 539 18.4.4 如何确立散列函数 542 18.4.5 字典遍历：散列的低效操作 543 18.4.6 使用散列和分离链实现ADT字典 544 第19章平衡查找树 551 19.1 平衡查找树 552 19.2 2-3树 553 19.2.1 遍历2-3树 555 19.2.2 查找2-3树 556 19.2.3 在2-3树中插入数据 558 19.2.4 从2-3树中删除数据 562 19.3 2-3-4树 567 19.3.1 查找和遍历2-3-4树 569 19.3.2 在2-3-4树中插入数据 569 19.3.3 从2-3-4树中删除数据 572 19.4 红-黑树 573 19.4.1 查找和遍历红-黑树 575 19.4.2 红-黑树的插入和删除 575 19.5 AVL树 577 第20章图 583 20.1 术语 584 20.2 将图作为ADT 587 20.3 图的遍历 591 20.3.1 深度优先查找 592 20.3.2 广度优先查找 593 20.4 图的应用 595 20.4.1 拓扑排序 595 20.4.2 生成树 598 20.4.3 最小生成树 600 20.4.4 最短路径 603 20.4.5 回路 606 20.4.6 一些复杂问题 608 第21章外部存储中的数据处理 615 21.1 了解外部存储 616 21.2 排序外部文件的数据 618 21.3 外部字典 624 21.3.1 确定外部文件的索引 626 21.3.2 外部散列 629 21.3.3 B-树 632 21.3.4 遍历 639 21.3.5 多索引 640 C++片段7 标准模板库 647 C7.1 STL容器 648 C7.1.1 STL容器适配器 649 C7.1.2 顺序容器 650 C7.1.3 关联容器 654 C7.2 STL算法 657 附录A 回顾C++基础 659 附录B 编程中的重要主题 697 附录C 统一建模语言 719 附录D 软件生命周期 727 附录E 数学归纳法 733 附录F 算法验证 737 附录G C++文件基础 741 附录H C++头文件和标准函数 751 附录I C++文档系统 755 附录J ASCII字符代码 757 附录K 针对Java编程人员的C++知识 759 附录L 针对Python编程人员的C++知识 767

生活中的多任务时时刻刻存在，例如小张一边码字一边看屏幕，又例如小蔡可以一边跳舞一边打篮球，这就是生活中的多任务。那么计算机中的多任务是什么呢、怎么使用呢？就让我们一起探讨计算机中，多任务-线程、多任务-进程、多任务-协程的理解以及在python中的应用。多任务多任务处理是指用户可以在同一时间内进行多种操作，每个操作被称作一个任务。在计算机中，同时打开迅雷以及QQ是多任务同时进行，在迅雷中看电影的时候，进行边下边播也是多任务，在同一时间同一单位进行的不同操作，都可以理解为多任务。现在多..

原文：Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙本文来自【ApacheCN 计算机视觉译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。当别人说你没有底线的时候，你最好真的没有；当别人说你做过某些事的时候，你也最好真的做过。一、设置 OpenCV 您已经读了这本书，因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。也许您听说过似乎来自科幻小说的功能，例如训练人工智能模型以识别通过相机看到

概述多线程（multithreading），是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多于一个线程，进而提升整体处理性能。具有这种能力的系统包括对称多处理机、多核心处理器以及芯片级多处理或同时多线程处理器。在一个程序中，这些独立运行的程序片段叫作“线程”（Thread），利用它编程的概念就叫作“多线程处理”。队列...

嗨喽，大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐又到了学Python时刻~随着大数据和人工智能的发展，Python也与多种科技深深绑定。比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及用python画小猫。万丈高楼平地起，Python这座大厦能够如此强大，就是拥有强大的成千上万的库的支持无数牛x的轮子在支持这座大厦，今天我们来一起梳理一下，俯瞰整个Python宝库。那么什么是库呢？从代码角度讲：库就是一堆类(class)和函数(function)的集合。

37,720

社区成员

34,239

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章