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所以我有一个列表列表

alist = [[distance1,delta-angle1,object1],[distance2,delta-angle2,object2], [distance3,delta-angle3,object3],...]

我想最大化“距离”并最小化“delta-angle”，这是每个元素的前两个元素list并alist返回该特定列表。

警告：distance将是一个浮点数，delta-angle以度为单位（-180:180）

目标是选择具有“最直”角度的最长距离，而不仅仅是最长或“最直”（也称为最小化角度变化）

编辑：我无法上传图片，所以这是一个链接。

http://imgur.com/a/b6KWM#YqGxdlu

在这种特殊情况下，我想避免“回到原来的位置”。如第二张图所示

图 2

第三张图像是理想的——因为我还没有想到更好的方式来说明这一点：最小化当前方位角的变化（哪个 delta-angle 是alist已经存储的）并最大化distance可用的或长度线段（在下图中由边界上的端点表示）

图片 3 http://imgur.com/a/b6KWM#YqGxdlu

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2 回答 2

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即使经过澄清，您的规则仍然模棱两可。在编写该规则之前，您需要弄清楚要实施什么规则。

如果规则足够简单，您应该能够编写一个返回值越高匹配越好的函数。在这种情况下，您可以将该函数作为keyto传递max（或者您可以sorted、 orheapq.nlargest等​​，具体取决于您的实际用例）。

例如，如果规则只是“具有最大 X 分量的对象是最好的”，正如 Blckknght 所说，那就是distance*cos(angle). 当然，除了你可能想要最大的正或负 X 分量，所以它实际上是abs(that). 所以：

def best(alist):
    return max(alist, key=lambda dao: abs(dao[0] * math.cos(dao[1]))

（因为 的每个元素list都是listof ，所以distance, angle, object我称每个元素为 ，距离等也是）daodao[0]

如果您不知道如何将规则变成单键功能怎么办？

好吧，如果你可以编写一个比较函数，比较两个dao三元组并返回更大的一个，你可以用functools.cmp_to_key它把它变成一个key函数。但实际上，您可以编写cmp函数但不能编写key函数的情况并不常见。

如果你需要更复杂的东西，你总是可以预先过滤列表，或者装饰-排序-取消装饰等。

例如，在评论中，您说：

最大的效用来自于 -90:0:90 范围内的长线，而无论距离有多长，其他一切都几乎没有效用。

这是模棱两可的，但我们可以解释它的一种方式是：

  • 如果有任何对象的角度在 [-90, 90] 范围内，请从这些对象中选择最长的。
  • 否则，选择角度最小的对象。

我可以把它写成一个关键函数，但是让我们假装我不知道怎么做，并且想让一切都变得明确。为它编写一个键函数是微不足道的longest——就像dao[0]键一样。编写一个关键函数smallest angle也很简单——那就是abs(dao[1]). 所以：

def best(alist):
    acutes = [[d, a, o] for [d, a, o] in alist if abs(a) <= 90]
    if acutes:
        return max(acutes, key=lambda dao: dao[0])
    else:
        return min(alist, key=lambda dao: abs(dao[1]))
于 2013-02-12T01:14:18.477 回答
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alist = [[0,0,'b'],[-30,50,'a'],
         [45,63,'d'],[100,170,'d'],
         [-2,15,'p']]

def mM(L):
    x,y,_ = zip(*L)
    return (min(x),max(y))

print mM(alist)

结果

(-30, 170)
于 2013-02-12T01:03:09.873 回答