Python 使用列表理解存储最大可见值

是否可以通过理解列表来完成以下操作？尝试存储在循环中任何给定点处看到的最大值

def test(input):
    a = input[0]
    b = []
    for i in input:
        a = max(i,a)
        b.append(a)
    return b

print test([-5,6,19,4,5,20,1,30])

# returns [-5, 6, 19, 19, 19, 20, 20, 30]

---

如果允许使用NumPy，则可以使用NumPy：

import numpy as np
np.maximum.accumulate([-5,6,19,4,5,20,1,30])
# array([-5,  6, 19, 19, 19, 20, 20, 30])

---

如果允许使用NumPy，则可以使用NumPy：

import numpy as np
np.maximum.accumulate([-5,6,19,4,5,20,1,30])
# array([-5,  6, 19, 19, 19, 20, 20, 30])

可以与Python 3中的内置项一起使用：

from itertools import accumulate

lst = [-5,6,19,4,5,20,1,30]
r = list(accumulate(lst, max)) #[i for i in accumulate(lst, max)]
print(r)
# [-5, 6, 19, 19, 19, 20, 20, 30]

可以与Python 3中的内置项一起使用：

from itertools import accumulate

lst = [-5,6,19,4,5,20,1,30]
r = list(accumulate(lst, max)) #[i for i in accumulate(lst, max)]
print(r)
# [-5, 6, 19, 19, 19, 20, 20, 30]

---

这里介绍的是函数式编程中称为

scan

的一种典型形式

对于低效的列表理解，一种方法是：

[max(input[:i]) for i in range(1,n+1)]

但这将在O（n2）中运行

如果使用具有副作用的函数，则可以通过列表理解来执行此操作，如下所示：

def update_and_store(f,initial=None):
    cache = [initial]
    def g(x):
       cache[0] = f(cache[0],x)
       return cache[0]
    return g

然后，您可以使用：

h = update_and_store(max,a[0])
[h(x) for x in a]

或者您可以使用口述录音

setdefault（）

如：

def update_and_store(f):
    c = {}
    def g(x):
        return c.setdefault(0,f(c.pop(0,x),x))
    return g

并称之为：

h = update_and_store(max)
[h(x) for x in a]

就像我说的

但是有副作用的函数是非语法的，不是声明性的

但您最好使用

scanl

或

accumulate

方法，如：

从itertools导入累积
累积（输入，最大）

您在这里介绍的是函数式编程中称为

扫描的典型形式

对于低效的列表理解，一种方法是：

[max(input[:i]) for i in range(1,n+1)]

但这将在O（n2）中运行

如果使用具有副作用的函数，则可以通过列表理解来执行此操作，如下所示：

def update_and_store(f,initial=None):
    cache = [initial]
    def g(x):
       cache[0] = f(cache[0],x)
       return cache[0]
    return g

然后，您可以使用：

h = update_and_store(max,a[0])
[h(x) for x in a]

或者您可以使用口述录音
setdefault（）
如：

def update_and_store(f):
    c = {}
    def g(x):
        return c.setdefault(0,f(c.pop(0,x),x))
    return g

并称之为：

h = update_and_store(max)
[h(x) for x in a]

就像我说的

但是有副作用的函数是非语法的，不是声明性的

但您最好使用
scanl
或
accumulate
方法，如：

从itertools导入累积
累积（输入，最大）
使用
列表（累积（…）
可以避免显式的列表理解。@DYZ Brainfart。被OP.ThanksWith
列表（累计（…）
迷住了。你可以避免显式的列表理解。@DYZ Brainfart。被OP迷住了。谢谢你不能用一个“简单”的列表理解，因为列表理解本身不会保持状态（像迄今为止看到的最高值）。只有在列表理解应用了一个维护状态的函数（如
itertools.accumulate
）或者在列表的块上而不是单个元素上运行函数（如Willem Van Onsem的O（n^2））时，才能执行此操作示例。重复项并不完全是重复项。两个问题的结构相同，但它们处理的操作不同，这是正确的。@DYZ-是的，这是重复项。您所要做的只是选择一个适当的函数，而这个问题的运算已经完成了。@TigerhawkT3我怀疑人们是否在寻找解决这个问题的方法ame问题会在那个被愚弄的目标中得到安慰。@MosesKoledoye-他们会的，除非他们（错误地）将此网站作为免费编码服务使用。你不能用“普通”列表理解来完成，因为列表理解本身不会保持状态（像迄今为止看到的最高值）。只有在列表理解应用了一个维护状态的函数（如
itertools.accumulate
）时，或者在列表的块而不是单个元素上运行函数（如Willem Van Onsem的O（n^2）时，才能执行此操作示例。重复项并不完全是重复项。两个问题的结构相同，但它们处理的操作不同，这是正确的。@DYZ-是的，这是重复项。您所要做的只是选择一个适当的函数，而这个问题的运算已经完成了。@TigerhawkT3我怀疑人们是否在寻找解决这个问题的方法ame问题会在那个被复制的目标中得到安慰。@MosesKoledoye-他们会的，除非他们（错误地）使用这个网站作为免费的编码服务。这只是一个技巧。你可以用一个
dict
：
c={}；[c.setdefault（0，max（c.pop（0，n），n））为d中的n实现
更新和存储（）
@AChampion:是的。这确实是一个聪明的方法。然而，无论如何实现具有副作用的函数，它们在列表理解、生成器等方面几乎都具有固有的危险性。因此我不建议使用它们。作为一个技巧，你可以实现
更新和存储（）
带有一个
dict
：
c={}；[c.setdefault（0，max（c.pop（0，n），n））表示d中的n]
@AChampion:是的。这确实是一种聪明的方法。然而，无论如何实现具有副作用的函数，它们在列表理解、生成器等方面的使用几乎都具有固有的危险性。因此我不建议使用它们。