列表：使用更好的切片来查找子集的迭代和

Question

假设我有一个列表，

A = range(1, 6) = [1, 2, 3, 4, 5]

B，最终的结果，是一个列表的列表。给定 i 和 j，您将如何制作一个迭代和列表，其中索引 i 限定一侧而 j 限定另一侧？

B[j] = sum(A[j:i+1] or A[i:j+1]) 取决于 j 或 i 哪个更大。

索引 0 和 2 的示例：

B[0] = [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4, 1+2+3+4+5]
     = [1, 3, 6, 10, 15]
B[2] = [1+2+3, 2+3, 3, 3+4, 3+4+5]
     = [6, 5, 3, 7, 12]

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当前代码（有效）是两个 for 循环，非常暴力。我认为应该有一种方法可以使用 reduce?

A = range(1,6)
n = len(A)
B = []
for j in xrange(n):
    b = []
    for i in xrange(n):
        if j <= i:
            b.append(sum(A[j:i+1]))
        else:
            b.append(sum(A[i:j+1]))
    B.append(b)

# print
for b in B:
    print b

次要背景：可能是我对欧拉 82 项目的解决方案的一部分

Answer 1

你最终重新计算了很多次总和。而是创建它们一次并查找它们以查找 b:

的每个元素

A = range(1,6)
n = len(A)
mapping = {}
for i in xrange(n):
    for j in xrange(i,n):
        mapping[i,j] = sum(A[i:j+1])

B = []
for j in xrange(n):
    b = []
    for i in xrange(n):
        if j <= i:
            b.append(mapping[j,i])
        else:
            b.append(mapping[i,j])
    B.append(b)

如果您只是使映射适用于 [i,j] 或 [j,i]:

，则可以消除检查 j<=i 的需要

mapping = {}
A = range(1,6)
n = len(A)
for i in xrange(n):
    for j in xrange(i,n):
        mapping[i,j] = sum(A[i:j+1])
        mapping[j,i] = mapping[i,j] #for both ways

B = [[mapping[i,j] for i in xrange(n)] for j in xrange(n)]

虽然请注意，这意味着每个 B[x][y] 将直接坐标到 mapping[x,y]，因此您可能只想单独使用映射。

列表：使用更好的切片来查找子集的迭代和

Lists: using better slicing to find iterative sums of subsets

python

reduce

list

slice