使用itertools.accumulate計算后綴最大值

Question

計算整數序列的后綴最大值的推薦方法是什么？

以下是基於問題定義的蠻力方法（ O(n**2)時間）：

>>> A
[9, 9, 4, 3, 6]
>>> [max(A[i:]) for i in range(len(A))]
[9, 9, 6, 6, 6]

使用itertools.accumulate()一個O(n)方法如下，它使用兩個列表構造函數：

>>> A
[9, 9, 4, 3, 6]
>>> list(reversed(list(itertools.accumulate(reversed(A), max))))
[9, 9, 6, 6, 6]

是否有更多的pythonic方式來做到這一點？

Answer 1

切片反轉使事情更簡潔，更少嵌套：

list(itertools.accumulate(A[::-1], max))[::-1]

盡管如此，它仍然是你想要捆綁到一個函數中的東西：

from itertools import accumulate

def suffix_maximums(l):
    return list(accumulate(l[::-1], max))[::-1]

如果你正在使用NumPy，你需要numpy.maximum.accumulate ：

import numpy

def numpy_suffix_maximums(array):
    return numpy.maximum.accumulate(array[::-1])[::-1]

Answer 2

我個人認為“Pythonic”我覺得“簡單易讀”，所以這是我的Pythonic版本：

def suffix_max(a_list):
    last_max = a[-1]
    maxes = []
    for n in reversed(a):
        last_max = max(n, last_max)
        maxes.append(last_max)
    return list(reversed(maxes))

對於它的價值，它看起來比itertools.accumulate方法慢50％，但我們說的是25毫秒vs 17毫秒的100,000英尺的列表，所以它可能沒什么關系。

如果速度是最重要的，並且您期望看到的數字范圍明顯小於您正在使用的列表的長度，則可能值得使用RLE ：

def suffix_max_rle(a_list):
    last_max = a_list[-1]
    count = 1
    max_counts = []
    for n in a_list[-2::-1]:
        if n <= last_max:
            count += 1
        else:
            max_counts.append([last_max, count])
            last_max = n
            count = 1
    if n <= last_max:
        max_counts.append([last_max, count])
    return list(reversed(max_counts))

對於在0-10000范圍內的100,000個int的列表，這比上述方法快大約4倍，並且比itertools方法快大約2.5倍。 再次提供的是，您的數字范圍明顯小於列表的長度，也會占用更少的內存。