算法，业务场景一：矩阵处理

最新推荐文章于 2025-03-15 22:44:26 发布

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分类专栏： Python算法

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本文介绍了一种用于判断列数据是否完全包含在行数据中的算法，通过构建数据结构和逐项对比，实现对大规模数据集的有效处理，适用于数据验证和信息筛选场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、有四行数据分别是：

1、4、5
2、3、4
3、5
1、5

2、有12列数据分别是：

3、待实现逻辑：

判断每列的数据，是不是都在每一行的数据里，如果是 结果为1 else 0
结果返回一个4行12列的数组

eg：
列数1：1 被包含在 行数1里   结果为 1
列数7：1 、4 不被包含在 行数1里   结果为 0

4、代码逻辑

4.1
将每一行数据的每个数值放到一个列表里，整体再追加到一个大列表里
rows = [[1, 4, 5], [2, 3, 4], [3, 5], [1, 5]]

每列数据同上处理
cols = [[1], [2], [3], [4], [5], [1, 4], [1, 5], [2, 3], [2, 4], [3, 4], [3, 5], [4, 5]]

4.2
判断是否包含，如果是向一维数组追加1，else 追加 0

4.3
按照列数，切分一维数组，组合成4行12列的二维矩阵

5、代码实现


cols = [[1], [2], [3], [4], [5], [1, 4], [1, 5], [2, 3], [2, 4], [3, 4], [3, 5], [4, 5]]

rows = [[1, 4, 5], [2, 3, 4], [3, 5], [1, 5]]

#将包含结果，存放一维矩阵
row1 = []

for row in rows:
    for col in cols:
        res = [False for c in col if c not in row]
        if res:
            row1.append(0)
        else:
            row1.append(1)

#将一维矩阵，切分呈现结果的二维矩阵
row2 = []

#获取一维矩阵的长度
c = len(row1)

#标示位
s = 0

#获取列数
j = c // len(rows)

#切片累加定值
j1 = c // len(rows)

while j <= c:
    row2.append(row1[s:j])
    s += j1
    j += j1
print(row2)