闭合连续间隔的元组

Question

说我有以下数字列表:

my_array = [0, 3, 4, 7, 8, 9, 10, 20, 21, 22, 70]

我想找到每个包含连续整数的闭合区间,在此列表中没有间隙.如果列表中的任何数字都有多个这样的间隔,我们只保留任何此类间隔中的最大值.上面的正确答案应该是:

[0,   0]
[3,   4]
[7,  10]
[20, 22]
[70, 70]

要看到这一点,请注意例如:

• 闭合间隔[0,0]包含整数0,不包含间隙,并且其任何成员都不包含在任何其他闭合间隔中.

• 闭合间隔不[3,4]包含间隙,其成员不包含在任何其他闭合间隔中,没有比自身大的间隙.

怎么能在numpy中做到这一点？我开始编写一种算法,用于np.diff(my_array)检测数组中的转换,但它在角落情况下失败,例如只包含一个项目的间隔.

Answer 1

我没有方便的 numpy 安装，但这是我会采取的方法。首先单独处理空数组的情况。如果尚未排序，则对数组进行排序并用于np.diff计算差异。

0, 3, 4, 7, 8, 9, 10,  20, 21, 22,  70
  3  1  3  1  1  1   10   1   1   48

测试差异是否为> 1。

  1  0  1  0  0  0    1   0   0    1

要获取间隔的开头，请1在开头放置 a 并选择相应的数组项。要获得末尾，请1在末尾放置一个并选择相应的数组项。

0, 3, 4, 7, 8, 9, 10,  20, 21, 22,  70
1  1  0  1  0  0   0    1   0   0    1
0  3     7             20           70

0, 3, 4, 7, 8, 9, 10,  20, 21, 22,  70
1  0  1  0  0  0   1    0   0   1    1
0     4           10           22   70

实现（主要由user815423426）：

def get_intervals(my_array):
  my_diff = np.diff(my_array)>1
  begins  = np.insert(my_diff, 0, 1)
  ends    = np.insert(my_diff, -1, 1)
  return np.array(np.dstack((my_array[begins], my_array[ends])))

my_array = np.array([0, 3, 4, 7, 8, 9, 10, 20, 21, 22, 70])
> get_intervals(my_array)
array([[ 0,  0],
       [ 3,  4],
       [ 7, 10],
       [20, 22],
       [70, 70]])