Python，将索引列表转换为切片

所以我有一个索引列表

[0, 1, 2, 3, 5, 7, 8, 10]

想把它转换成这个

[[0, 3], [5], [7, 8], [10]]

这将在大量索引上运行

另外，从技术上讲，这并不适用于python中的切片，我使用的工具在给定范围时比给定单个ID时更快

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该模式基于范围，就像python中的切片一样。因此，在本例中，1和2被删除，因为它们已经包含在0到3的范围内。5需要单独访问，因为它不在某个范围内，等等。当大量ID包含在[0，5000]这样的范围内时，这会更有帮助。

由于您希望代码速度快，我不会太花哨。直截了当的方法应该表现得相当好：

a = [0, 1, 2, 3, 5, 7, 8, 10]
it = iter(a)
start = next(it)
slices = []
for i, x in enumerate(it):
    if x - a[i] != 1:
        end = a[i]
        if start == end:
            slices.append([start])
        else:
            slices.append([start, end])
        start = x
if a[-1] == start:
    slices.append([start])
else:
    slices.append([start, a[-1]])

诚然，这看起来不太好，但我希望我能想到的更好的解决方案表现更差。（我没有做基准测试。）

下面是一个稍微好一点但速度较慢的解决方案：

from itertools import groupby
a = [0, 1, 2, 3, 5, 7, 8, 10]
slices = []
for key, it in groupby(enumerate(a), lambda x: x[1] - x[0]):
    indices = [y for x, y in it]
    if len(indices) == 1:
        slices.append([indices[0]])
    else:
        slices.append([indices[0], indices[-1]])

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由于性能是一个问题，所以使用第一个，但这里有一个有趣的一行分成两行！：D

>>> from itertools import groupby, count
>>> indices = [0, 1, 2, 3, 5, 7, 8, 10]
>>> [[next(v)] + list(v)[-1:]
     for k,v in groupby(indices, lambda x,c=count(): x-next(c))]
[[0, 3], [5], [7, 8], [10]]

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下面是一个使用numpy的简单python代码：

def list_to_slices(inputlist):
      """
      Convert a flatten list to a list of slices:
      test = [0,2,3,4,5,6,12,99,100,101,102,13,14,18,19,20,25]
      list_to_slices(test)
      -> [(0, 0), (2, 6), (12, 14), (18, 20), (25, 25), (99, 102)]
      """
      inputlist.sort()
      pointers = numpy.where(numpy.diff(inputlist) > 1)[0]
      pointers = zip(numpy.r_[0, pointers+1], numpy.r_[pointers, len(inputlist)-1])
      slices = [(inputlist[i], inputlist[j]) for i, j in pointers]
      return slices

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你的模式是什么，以松散的一些数字和群体的其他？如果你的任务太复杂，那么在这里为这个练习编一个较小的任务，并考虑如何将它扩展到你的问题，当你知道它是如何工作的！我认为，仅仅给你一个全面的建议对你没有帮助。这个模式是基于范围的，就像python中的切片一样。因此，在本例中，1和2被删除，因为它们已经包含在0到3的范围内。5需要单独访问，因为它不在某个范围内，等等。当大量ID包含在[0，5000]等范围内时，这会更有帮助。谢谢，效果很好。。。似乎是一个简单的问题，但让我困惑的是XDI喜欢它如何与iterable类型一起工作，在我的情况下工作得很好。。。但确实假设了一个排序序列。像集合这样的东西似乎会自动对整数排序，但我不确定这在多大程度上是可信的。@Saebin，是的，它假定一个排序序列，因为这就是您在示例中使用的序列。您可以轻松使用

seq.sorted（）

进行预排序。一个

集合

根本没有排序，如果它看起来只是一个巧合，可能小数字比大数字更有可能排序。

def list_to_slices(inputlist):
      """
      Convert a flatten list to a list of slices:
      test = [0,2,3,4,5,6,12,99,100,101,102,13,14,18,19,20,25]
      list_to_slices(test)
      -> [(0, 0), (2, 6), (12, 14), (18, 20), (25, 25), (99, 102)]
      """
      inputlist.sort()
      pointers = numpy.where(numpy.diff(inputlist) > 1)[0]
      pointers = zip(numpy.r_[0, pointers+1], numpy.r_[pointers, len(inputlist)-1])
      slices = [(inputlist[i], inputlist[j]) for i, j in pointers]
      return slices