博客
关于我
数组去去零,同一列表操作数值删除添加
阅读量:307 次
发布时间:2019-03-03

本文共 673 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

要将数组中的所有零移动到末尾,同时保持非零元素的相对顺序,可以采用以下方法:

方法一:从后往前遍历

这个方法的核心思想是从数组的末尾开始遍历,遇到零时将其移动到末尾。这种方法避免了因删除元素导致索引变化的问题,从而保证了非零元素的相对顺序。

代码实现

nums = [0, 1, 0, 3, 12]for i in range(len(nums)-1, -1, -1):    if nums[i] == 0:        nums.append(nums[i])        nums.pop(i)print(nums)  # 输出: [1, 3, 12, 0, 0]

方法二:使用变量记录零的位置

另一种方法是使用一个变量来记录零的位置。当遇到非零元素时,将其移到记录位置后面,然后将零移动到末尾。

代码实现

nums = [0, 1, 0, 3, 12]j = 0for i in range(len(nums)):    if nums[i] == 0:        nums.append(nums[i])        nums.pop(i)    else:        j += 1print(nums)  # 输出: [1, 3, 12, 0, 0]

示例验证

输入:[0, 1, 0, 3, 12]

  • 方法一:经过两次移动,零移动到末尾,输出为 [1, 3, 12, 0, 0]
  • 方法二:同样经过两次移动,零移动到末尾,输出为 [1, 3, 12, 0, 0]

这两种方法都能高效地解决问题,且在操作次数上表现优异。

转载地址:http://woml.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深入浅出了解OCR识别票据原理
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
查看>>
OpenCV与AI深度学习|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏!)
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>
OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
查看>>