问题描述

我的问题源于发布到How to find the missing numbers in an arbitrary list in python 3?的答案。

大多数解决方案建议使用类似

a = [10,12,13,8]
# get set of full numbers
allNums = set( (x for x in range(min(a),max(a)+1)))
# do some kind of set operation / symetric difference 

这需要两次a迭代才能从列表中获取min(a)和max(a)作为值，以构建包含min(a)和max(a)之间的所有数字的范围。

很容易将其简化为a一次：

def minmax(data):
    """Get the min and max of an iterable in O(n) time and constant space."""
    minValue = data[0]
    maxValue = data[0]
    for d in data[1:]:
        minValue = d if d < minValue else minValue
        maxValue = d if d > maxValue else maxValue
    return (minValue,maxValue)

在O(N)时间和常量空间内检索。

有没有什么方法可以使用python中的内置/模块来做到这一点？

编辑： 同意：min()和max()也都是O(N)-但使用了两次(它是常量，减少到O(N)-是的)-但做两次仍然比做一次慢。

使用一些基准进行编辑：

import timeit

# 100k random numbers to min/max upon
data = """import random
random.seed(42)
data = random.choices(range(1000000),k=100000)"""

Functool reduce approach：

t1 = timeit.timeit("""
mi,ma=minmax(data)
""",setup="""
import functools

def minmax(aa):
    return functools.reduce(lambda mm,xx : ( min(mm[0],xx),max(mm[1],xx)) , aa, ( aa[0],aa[0],))
""" + data, number = 1000 )

简单最小/最大使用率：

t2 = timeit.timeit("""
mi,ma=min(data),max(data)
""",setup=data, number = 1000)

使用if/elif进行一次尝试以减少比较：

t3 = timeit.timeit("""
mi,ma=minmax(data) 
""",setup="""
def minmax(data):
    minValue = data[0]
    maxValue = data[0]
    for d in data[1:]:
        if d < minValue:     # changed to if / elif: in a vain attempt to make it faster
            minValue = d     # its closer to the proposed solution in the numpy-question 
        elif d > maxValue:   # linked above
            maxValue = d
    return (minValue,maxValue)
""" + data, number = 1000)

不带If/Elif的一次尝试(需要更多比较)：

t4 = timeit.timeit("""
mi,ma=minmax(data) 
""",setup="""
def minmax(data):
    minValue = data[0]
    maxValue = data[0]
    for d in data[1:]:
        minValue = d if d < minValue else minValue 
        maxValue = d if d > maxValue else maxValue 
    return (minValue,maxValue)
""" + data, number = 1000)

这将导致：

minmanx-reduce:      148.5929143627707   
default min + max:     3.376458476185718     # ouch .. seems we just use these
minmax1passOptimized: 15.975109436292087   
minmax1pass:          20.29275910515082

推荐答案

您可以使用functools.reduce

import functools

def minmax(aa):
    return functools.reduce(lambda mm,xx : ( min(mm[0],xx),max(mm[1],xx)) , aa, ( aa[0],aa[0],))

print(minmax([10,25,5,100,12,32])) # print (5, 100)

这篇关于从列表中获取min()和max()的有效方法？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！