采样过滤

标题:采样过滤 | 时间限制:1秒 | 内存限制:262144K | 语言限制:不限
在做物理实验时,为了计算物体移动的速率,通过相机等工具周期性的采样物体移动距离。由于工具故障,采样数据存在误差甚至错误的情况。需要通过一个算法过滤掉不正确的采样值。不同工具的故障模式存在差异,算法的各类门限会根据工具类型做相应的调整。请实现一个算法,计算出给定一组采样值中正常值的最长连续周期。
判断第i个周期的采样数据S[i]是否正确的规则如下(假定物体移动速率不超过10个单元,前一个采样周期S[i-1]):
while True:
    try:
        m, t, p = list(map(int, input().split()))
        s_list = list(map(int, input().split()))
        items = [0 for _ in range(len(s_list))]
        for i in range(len(s_list)):
            if s_list[i] <= 0:
                items[i] = 0
            elif i > 0 and ((s_list[i] - s_list[i - 1] >= 10) or s_list[i] < s_list[i - 1]):
                items[i] = 0
            else:
                items[i] = 1
        i = 0
        while i < len(s_list):
            if items[i] == 0 and i > 0 and items[i - 1] == 1:
                s_list[i], items[i] = s_list[i - 1], 1
            error_num, corrent, j = 0, 0, i
            while m > 0 and j < len(s_list):
                if items[j] == 0:
                    error_num += 1
                    if error_num >= t:
                        corrent = j - 1 if j > 0 else 0
                j += 1
            if error_num >= t:
                pos, k = False, 0
                while k < i and items[k] != 1:
                    k += 1
                else:
                    pos = True
                if i + t == len(s_list) - 1:
                    k = i
                    while k < corrent + 1:
                        s_list[k], items[k] = s_list[i - 1], 1
                        k += 1
                    break
                elif i + m <= len(s_list):
                    for k in range(i, len(s_list)):
                        if k < corrent +1:
                            s_list[k] = s_list[i-1] if i > 0 else s_list[0]
                            items[k] = 1
                        else:
                            items[k] = 0
                else:
                    for k in range(i, i + m):
                        if k < corrent + 1:
                            s_list[k] = s_list[i -1]
                            items[k] = 1
                        else:
                            items[k] = 0
                    if i + m + p >= len(s_list) + 1:
                        for k in range(i, len(s_list)):
                            items[k] = 0
                        else:
                            items[k], i = 0, k +p
            else:
                i += 1
        res, location = 0, 0
        for item in range(len(items)):
            if items[item] != 1:
                if location > res:
                    res = location
                location = 0
            else:
                location += 1
        print(max(res, location))
    except:
        break
		



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楼主,这个答案能跑出来不
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发布于 2023-03-02 22:59 陕西

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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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