传感器ON/OFF状态向量的状态变化位置识别（含末尾ON序列忽略规则）

需求明确 #

• 输入是必以ON开头的ON/OFF状态序列，结尾可以是ON或OFF
• 如果序列末尾是连续的ON串，要先把这部分砍掉
• 最终要输出所有状态连续段的起始位置（按1-based索引计数）

示例 #

输入序列：ON, OFF, OFF, ON, ON, OFF, OFF, ON, ON, ON, ON, OFF, OFF, OFF, OFF
预期输出：1, 2, 4, 6, 8, 12

逻辑拆解 #

先看示例的状态段划分（1-based位置）：

1. 位置1：单独ON
2. 位置2-3：连续OFF
3. 位置4-5：连续ON
4. 位置6-7：连续OFF
5. 位置8-11：连续ON
6. 位置12-15：连续OFF
   输出就是每个段的起始位置。如果输入序列到位置11就结束（末尾是连续ON），那预处理时要砍掉最后这个ON段，最终输出就变成1, 2, 4, 6

实现步骤（附Python代码） #

1. 先处理末尾的连续ON：从序列最后往前找，碰到第一个非ON的位置就停，把序列截断到这个位置；如果全序列都是ON，直接返回空结果
2. 遍历找段起始点：先把第一个位置（1）加入结果，然后从第二个元素开始，只要当前元素和前一个状态不一样，就把当前元素的1-based位置加入结果

def get_segment_starts(states):
    # 处理末尾连续ON
    if not states:
        return []
    last_valid_idx = len(states) - 1
    while last_valid_idx >= 0 and states[last_valid_idx] == 'ON':
        last_valid_idx -= 1
    if last_valid_idx < 0:
        return []
    trimmed_states = states[:last_valid_idx + 1]
    
    # 收集段起始位置
    starts = [1]
    for i in range(1, len(trimmed_states)):
        if trimmed_states[i] != trimmed_states[i-1]:
            starts.append(i + 1)  # 转成1-based索引
    return starts

# 测试示例
sample_input = ['ON', 'OFF', 'OFF', 'ON', 'ON', 'OFF', 'OFF', 'ON', 'ON', 'ON', 'ON', 'OFF', 'OFF', 'OFF', 'OFF']
print(', '.join(map(str, get_segment_starts(sample_input))))

运行这段代码就能得到示例中的预期输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ECII