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我有一个数组

my @stuff = (6.5,6.54,6.465,6.3,6.42,8.07370,8.1165,8.07612,7.61855,6.94927,6.94072,8.09707,6.94468,7.55948,6.93,7.51448,8.02872,6.89643,7.44893,6.92997,7.46780,7.96705,6.93785,6.928,7.51177,7.93443,6.92620,7.40470,7.90602,8.39247,6.95032,7.42932,7.917,6.95272,7.93688,8.42192,6.95255,7.45207,8.43418,7.42768,8.42152,6.9645);

我想将其划分为一个较小的数组，其中相似的数字可以组合在一起而无需指定数组的数量。我希望每个较小数组中的值相隔不超过 0.5。

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这是一个简单的。听起来像是 perl 课程中的作业。我不会详细介绍，但一个简单的解决方案是对数组进行排序。然后你迭代并检查当前元素和第一个元素之间的差异。一旦您的当前元素与第一个元素的差异超过您的 delta (0.5)，您就在此位置拆分数组。然后你再次从缩短的数组开始。

如何做到这一点有很多变化。我相信你会想出一个聪明的。

于 2013-11-08T22:13:16.493 回答
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my @stuff = (6.5,6.54,6.465,6.3,6.42,8.07370,8.1165,8.07612,7.61855,6.94927,6.94072,8.09707,6.94468,7.55948,6.93,7.51448,8.02872,6.89643,7.44893,6.92997,7.46780,7.96705,6.93785,6.928,7.51177,7.93443,6.92620,7.40470,7.90602,8.39247,6.95032,7.42932,7.917,6.95272,7.93688,8.42192,6.95255,7.45207,8.43418,7.42768,8.42152,6.9645);
my (%h, @g);

my @r = map {
  my $el = $_;
  my ($ref) = map { abs($_-$el) <=0.5 ? $h{$_} : () } @g;

  if ($ref) { push @$ref, $_; }
  else {
    $h{$_} = [$_];
    push @g, $_;
  }
  $ref ? () : $h{$_};
}
sort { $a <=> $b }
@stuff;

use Data::Dumper; print Dumper \@r;

输出

$VAR1 = [
      [
        '6.3',
        '6.42',
        '6.465',
        '6.5',
        '6.54'
      ],
      [
        '6.89643',
        '6.9262',
        '6.928',
        '6.92997',
        '6.93',
        '6.93785',
        '6.94072',
        '6.94468',
        '6.94927',
        '6.95032',
        '6.95255',
        '6.95272',
        '6.9645'
      ],
      [
        '7.4047',
        '7.42768',
        '7.42932',
        '7.44893',
        '7.45207',
        '7.4678',
        '7.51177',
        '7.51448',
        '7.55948',
        '7.61855'
      ],
      [
        '7.90602',
        '7.917',
        '7.93443',
        '7.93688',
        '7.96705',
        '8.02872',
        '8.0737',
        '8.07612',
        '8.09707',
        '8.1165',
        '8.39247'
      ],
      [
        '8.42152',
        '8.42192',
        '8.43418'
      ]
    ];
于 2013-11-09T07:14:05.007 回答
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这是一个常见的聚类问题。你应该看看聚类算法，比如

聚类部分的 k-means或k-median和k-means++以获得良好的 k（聚类数）

请注意，我的建议比其他答案中的建议更复杂，但如果您想更深入地研究此类算法并且不仅需要 0.5 增量的解决方案，那么这些都是开始的要点。

于 2013-11-09T10:06:28.030 回答