如何用列表推导式（含Lambda）实现数组值变化时递增的列表生成？

当然可以！这里有几种符合你需求的实现方案，优先结合Lambda函数和高效的内置工具来完成：

方案1：结合itertools.accumulate与Lambda（推荐，O(n)效率） #

这个方案利用itertools.accumulate来累积计算变化次数，配合Lambda函数判断是否需要递增，是效率最高的实现方式：

from itertools import accumulate

boxes = [1,1,1,1,4,4,4,4]
# 先生成触发递增的标记列表：第一个元素为0，后续元素在值变化时为1，否则为0
change_markers = [0] + [1 if boxes[i] != boxes[i-1] else 0 for i in range(1, len(boxes))]
# 用accumulate配合Lambda累积求和，得到最终的positions列表
positions = list(accumulate(change_markers, lambda acc, curr: acc + curr))

print(positions)  # 输出: [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]

逻辑说明： #

1. 先创建change_markers列表：第一个元素固定为0（对应初始位置），后续每个元素标记当前位置是否和前一个元素值不同（不同则为1，相同则为0）。
2. 用accumulate和Lambda函数对标记列表做累积求和，每遇到1就递增计数，遇到0则保持当前计数，最终生成符合要求的positions。

方案2：纯列表推导式实现（无需额外导入） #

如果不想导入itertools，也可以用纯列表推导式完成，不过时间复杂度为O(n²)，适合小列表场景：

boxes = [1,1,2,2,4,4]
positions = [
    sum(1 for i in range(1, idx+1) if boxes[i] != boxes[i-1]) 
    for idx in range(len(boxes))
]

print(positions)  # 输出: [0, 0, 1, 1, 2, 2]

逻辑说明： #

对于每个索引idx，统计从第1个元素到当前元素之间，一共发生了多少次值变化，这个统计结果就是当前位置的递增计数。初始位置（idx=0）因为没有前序元素，所以求和结果为0。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ashok