基于相邻元素差值对列表分组并提取符合条件的分组起止索引

需求背景 #

完成数字图像变换后，提取出的孔洞中心数据存储在values列表中，提前计算得到相邻元素的差值数组diff_ar。需要按照规则对列表元素做聚类划分，最终输出所有符合要求的分组起始、结束索引构成的元组列表。

分组规则 #

• 同组内相邻元素的最大差值小于3
• 分组至少包含7个元素才判定为有效分组

示例参考数据 #

values = [73.0, 143.0, 323.0, 324.0, 325.0, 325.0, 325.0, 325.0, 325.5,
          325.5, 326.0, 326.0, 326.0, 326.0, 406.0, 406.5, 432.5, 433.0,
          433.5, 434.5, 435.0, 435.0, 436.0, 436.5, 437.5, 438.0]

diff_ar = [70.0, 180.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5, 0.0, 0.5, 0.0,
           0.0, 0.0, 80.0, 0.5, 26.0, 0.5, 0.5, 1.0, 0.5, 0.0, 1.0, 0.5,
           1.0, 0.5]

# 预期输出
expected_output = [(2,12),(16,24)]

实现代码 #

核心思路是遍历差值数组，记录当前分组的起始索引，遇到相邻差值大于等于3时就结束当前分组，校验分组长度是否符合要求，符合则存入结果，最后还要处理遍历结束后剩余的最后一个分组：

def get_valid_groups(diff_ar, min_group_len=7, max_adjacent_diff=3):
    valid_groups = []
    diff_count = len(diff_ar)
    current_start = 0
    
    for idx in range(diff_count):
        # 遇到差值超出阈值，断开当前分组
        if diff_ar[idx] >= max_adjacent_diff:
            current_end = idx - 1
            # 校验分组长度
            if current_end - current_start + 1 >= min_group_len:
                valid_groups.append((current_start, current_end))
            # 更新下一个分组的起始索引
            current_start = idx + 1
    
    # 处理遍历结束后剩余的最后一个分组
    current_end = diff_count - 1
    if current_end - current_start + 1 >= min_group_len:
        valid_groups.append((current_start, current_end))
    
    return valid_groups

# 测试调用
print(get_valid_groups(diff_ar))
# 输出：[(2, 12), (16, 24)]

代码说明 #

• 输入的diff_ar长度为values长度减1，每个元素对应values中相邻两个元素的差值
• 代码默认配置了最小分组长度7、最大相邻差值3的参数，可根据需求自行调整
• 最终返回的元组中，两个值分别对应values数组的起始、结束索引，均为闭区间

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Slawek