Day2--977.有序数组的平方 ,209.长度最小的子数组 ,59.螺旋矩阵II

本文介绍了在LeetCode平台上三个与数组操作相关的编程题目:有序数组的平方使用双指针优化,长度最小子数组通过滑动窗口技巧求解,以及螺旋矩阵II的生成方法。作者分享了解题思路和关键代码段,展示了在解决这些技术问题时的策略和技巧。
 977.有序数组的平方 

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双指针:时间复杂度O(n)

class Solution {
    public int[] sortedSquares(int[] nums) {
        int[] res = new int[nums.length];
        int i = 0;
        int j = nums.length-1;
        int k = nums.length-1;
        while(i <= j){
            if(nums[i]*nums[i] > nums[j]*nums[j]){
                res[k] = nums[i]*nums[i];
                i++;
            }
            else{
                res[k] = nums[j]*nums[j];
                j--;
            }
            k--;
        }
        return res;
    }
}

自己一开始没有思路的话只能想到快排,双指针的方法打开了我的视野

209.长度最小的子数组

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滑动窗口

class Solution {
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int i,j;
        int sum = 0;
        int res = 0;
        for(i = j = 0; j < nums.length; j++){
            sum += nums[j];
            while(sum >= target){
                sum -= nums[i];
                res = j-i+1;
                i++;
                
            }
        }
        return res;
    }
}

总结:

终止位置先移动,起始位置后移动。判断条件是sum>=target,长度是j-i+1,注意j-i的值,最后的落脚点时j-i是比长度小2的(跳出循环时i已经导致sum<target,且长度本身就要比j-i大1)最后还要考虑不满足条件的情况,引入result变量来解决,不能直接返回j-i+2

 59.螺旋矩阵II

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class Solution {
    public int[][] generateMatrix(int n) {
        int[][] nums = new int[n][n];
        int startx,starty;
        int offest;
        int i,j,time;
        int count = 1;
        startx = starty = 0;
        offest = 1;
        for(time = 0; time < n/2; time++){
            i = startx;
            j = starty;
            for( ; j < n-offest; j++)
                nums[i][j] = count++;
            for( ; i < n-offest; i++)
                nums[i][j] = count++;
            for( ; j > starty; j--)
                nums[i][j] = count++;
            for ( ; i > startx; i--)
                nums[i][j] = count++;
            startx++;
            starty++;
            offest++;
        }
        if(n%2 == 1){
            nums[startx][starty] = count;
        }
    return nums;
    }
}

总结:
1.以圈为对象分析,一共是有n/2圈,不能以数的增长作为分析点。

2.每一条边的处理规则要统一。

3.单数和双数都要考虑一下。

<xarray.DataArray 'u_850' (time: 6440, lat: 73, lon: 144)> Size: 542MB array([[[ 2.830979e-05, 2.830979e-05, ..., 2.830979e-05, 2.830979e-05], [ 2.254611e+00, 2.222575e+00, ..., 2.576470e+00, 2.371954e+00], ..., [ 9.814761e-01, 1.081022e+00, ..., 8.300517e-01, 8.967269e-01], [ 2.830979e-05, 2.830979e-05, ..., 2.830979e-05, 2.830979e-05]], [[ 1.627744e-05, 1.627744e-05, ..., 1.627744e-05, 1.627744e-05], [ 9.910557e-01, 9.739634e-01, ..., 1.313991e+00, 1.103457e+00], ..., [ 8.260706e-01, 9.829472e-01, ..., 4.807461e-01, 6.483707e-01], [ 1.627744e-05, 1.627744e-05, ..., 1.627744e-05, 1.627744e-05]], ..., [[-1.529821e-04, -1.529821e-04, ..., -1.529821e-04, -1.529821e-04], [ 2.620679e-01, 1.250889e-01, ..., 5.150420e-01, 4.034959e-01], ..., [-9.225551e-01, -5.358728e-01, ..., -1.596635e+00, -1.280456e+00], [-1.529821e-04, -1.529821e-04, ..., -1.529821e-04, -1.529821e-04]], [[-2.864427e-04, -2.864427e-04, ..., -2.864427e-04, -2.864427e-04], [-7.515606e-01, -8.728150e-01, ..., -4.729214e-01, -6.136513e-01], ..., [-1.104671e+00, -7.675011e-01, ..., -1.723831e+00, -1.421816e+00], [-2.864427e-04, -2.864427e-04, ..., -2.864427e-04, -2.864427e-04]]], shape=(6440, 73, 144)) Coordinates: * lat (lat) float32 292B -90.0 -87.5 -85.0 -82.5 ... 85.0 87.5 90.0 * lon (lon) float32 576B 0.0 2.5 5.0 7.5 ... 350.0 352.5 355.0 357.5 dayofyear (time) int64 52kB ... * time (time) object 52kB '1951-06-01' '1951-06-02' ... '2020-08-31' <xarray.DataArray 'olr' (time: 2576, lat: 73, lon: 144)> Size: 217MB array([[[-6.689367, -6.689367, ..., -6.689367, -6.689367], [-6.20187 , -6.204333, ..., -6.093983, -6.11064 ], ..., [ 3.129703, 3.071567, ..., 3.336326, 3.246589], [ 5.85094 , 5.85094 , ..., 5.85094 , 5.85094 ]], [[-7.554666, -7.554666, ..., -7.554666, -7.554666], [-8.42302 , -8.405555, ..., -8.393881, -8.385301], ..., [ 3.425609, 3.291642, ..., 3.848129, 3.680576], [ 5.214539, 5.214539, ..., 5.214539, 5.214539]], ..., [[ 3.593863, 3.593863, ..., 3.593863, 3.593863], [-0.184484, -0.17038 , ..., 0.172978, 0.186692], ..., [ 0.957192, 0.927045, ..., -0.083435, -0.118446], [-4.388552, -4.388552, ..., -4.388552, -4.388552]], [[ 4.630904, 4.630904, ..., 4.630904, 4.630904], [-2.217266, -2.212579, ..., -1.174291, -1.171099], ..., [ 3.64013 , 3.61238 , ..., 2.979237, 2.946767], [-2.458136, -2.458136, ..., -2.458136, -2.458136]]], shape=(2576, 73, 144)) Coordinates: * lon (lon) float32 576B 0.0 2.5 5.0 7.5 ... 350.0 352.5 355.0 357.5 * lat (lat) float32 292B 90.0 87.5 85.0 82.5 ... -85.0 -87.5 -90.0 dayofyear (time) int64 21kB ... * time (time) object 21kB '1993-06-01' '1993-06-02' ... '2020-08-31' 以上是我的olr和u,--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[3], line 51 46 print(v_850_anomaly) 49 # 将多个变量合并为一个多变量数组 50 # multi_var = np.stack([z_anomaly1.values, z_anomaly2.values, z_anomaly3.values, z_anomaly4.values], axis=-1) ---> 51 multi_var = np.stack([olr_anomaly, u_850_anomaly, v_850_anomaly], axis=-1) 53 # 重塑数据为 (time, space*variables) 54 n_time = multi_var.shape[0] File ~/data/miniconda/envs/svd_new/lib/python3.10/site-packages/numpy/_core/shape_base.py:460, in stack(arrays, axis, out, dtype, casting) 458 shapes = {arr.shape for arr in arrays} 459 if len(shapes) != 1: --> 460 raise ValueError('all input arrays must have the same shape') 462 result_ndim = arrays[0].ndim + 1 463 axis = normalize_axis_index(axis, result_ndim) ValueError: all input arrays must have the same shape,调整olr的经纬度排序
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<think>首先,用户的问题是关于解决在使用np.stack合并olr_anomaly、u_850_anomaly和v_850_anomaly数组时,因形状不同引发的ValueError错误。具体需要调整olr数据的经纬度排序。 用户提供的引用: - 引用[1]:展示了xarray.DataArray的输出,坐标包括x和y。 - 引用[2]:展示了如何使用np.reshape处理列表数据。 - 引用[3]:讨论了xarray的数据结构,特别是坐标的扩展。 用户上一次的问题和回答:用户提到“参考站内引用”,但内容似乎是模拟的引用,不是真实的对话历史。我需要基于当前查询回答。 关键点: - 问题:np.stack合并数组时引发ValueError,因为形状不同。 - 数组:olr_anomaly、u_850_anomaly、v_850_anomaly。这些应该是xarray DataArrays或类似。 - 需要调整:olr数据的经纬度排序。 在xarray中,数据数组有维度(dimensions)和坐标(coordinates)。合并数组时,np.stack要求数组在非堆叠维度上形状相同。 常见问题:olr数据的纬度或经度顺序可能与其他数组不一致,比如一个是从南到北,另一个是从北到南。 解决方案: 1. 检查数组的形状和维度顺序。 2. 使用xarray的方法来重新排序维度。 3. 确保所有数组在合并时具有相同的维度顺序和形状。 步骤: - 使用xarray的.transpose()或.reindex()方法调整维度顺序。 - 或者,使用.sortby()来排序坐标。 - 然后,使用.values属性获取NumPy数组,再用np.stack。 用户指定了使用中文回答,并遵循LaTeX格式指令。 回答结构: - 清晰解释问题原因。 - 提供解决方法步骤。 - 包括代码示例。 - 生成相关问题。 引用格式:在回答中引用的段落末尾添加引用标识,如[^1]。用户提供的引用中,引用[1]、[2]、[3]需要被引用。 从引用[3]:它讨论了xarray的坐标和数据结构,强调了坐标的重要性。所以,我可以引用这个来解释为什么需要调整坐标。 引用[2]:关于np.reshape,但用户的问题是关于np.stack,所以可能不直接相关。 引用[1]:展示了DataArray的输出,帮助理解坐标。 在实际回答中,我需要自然地引用这些。 核心解决方案: 1. 检查olr_anomaly、u_850_anomaly、v_850_anomaly的维度顺序。 2. 使用xarray的transpose方法统一维度顺序。 3. 确保形状相同后,使用np.stack。 例如,假设纬度维度名称是'lat',经度是'lon'。如果olr有维度(lat, lon),而其他有(lon, lat),就需要转置。 代码示例: ```python # 假设 olr_anomaly 是 DataArray with dimensions (lat, lon) # 但我们需要 (lon, lat) 以匹配其他数组?或反之。用户没有指定,所以我需要一般化。 # 先统一维度顺序 olr_anomaly_ordered = olr_anomaly.transpose('lon', 'lat') # 根据实际情况调整 # 或者使用 reindex 或 sortby # 例如,排序纬度 olr_anomaly_sorted = olr_anomaly.sortby('lat') # 确保升序或降序一致 # 然后获取 NumPy 数组 olr_np = olr_anomaly_ordered.values u_850_np = u_850_anomaly.values # 假设已经一致 v_850_np = v_850_anomaly.values # 现在使用 np.stack stacked = np.stack([olr_np, u_850_np, v_850_np], axis=0) # 或其他轴 ``` 在xarray中,也可以直接使用xarray的合并函数,如xr.concat或xr.merge,但用户指定了np.stack,所以可能是为了NumPy操作。 生成相关问题: 1. 如何检查xarray数据的维度顺序? 2. xarray中transpose和reindex的区别是什么? 3. 除了np.stack,xarray提供了哪些数据合并方法? 确保回答真实可靠:基于xarray文档。 最终回答结构: - 解释问题原因。 - 给出步骤和代码。 - 引用相关引用。 - 生成相关问题。 </think> ### 调整xarray数据的经纬度排序以解决np.stack合并错误 在使用`np.stack`合并`olr_anomaly`、`u_850_anomaly`和`v_850_anomaly`数组时,出现`ValueError`错误通常是因为数组的**维度顺序(如经纬度排序)或形状不一致**。例如: - `olr_anomaly`的纬度(lat)和经度(lon)顺序可能与`u_850_anomaly`/`v_850_anomaly`不同(如一个为升序,另一个为降序)。 - 维度名称或坐标值不匹配(如`lat` vs `latitude`)。 - 数组在非堆叠维度上的形状不同(如`olr_anomaly`为`(lat: 180, lon: 360)`,而其他数组为`(lon: 360, lat: 180)`)。 引用[3]强调了xarray数据结构中坐标的重要性:坐标定义了数组的维度顺序,如果未对齐,会导致合并失败[^3]。以下步骤将指导您解决此问题: --- ### 解决方法步骤 #### 1. **检查数组形状和维度顺序** 使用`.shape`和`.dims`属性确认各数组的维度顺序: ```python print(olr_anomaly.shape) # 输出形状,如 (180, 360) print(olr_anomaly.dims) # 输出维度顺序,如 ('lat', 'lon') print(u_850_anomaly.dims) # 如 ('lon', 'lat') ``` 如果输出显示维度顺序不一致(如`olr_anomaly`是`(lat, lon)`,而其他数组是`(lon, lat)`),则需要调整。 #### 2. **统一维度顺序** 使用xarray的`.transpose()`方法调整`olr_anomaly`的经纬度顺序,以匹配其他数组: ```python # 假设其他数组维度为 ('lon', 'lat') olr_ordered = olr_anomaly.transpose('lon', 'lat') ``` 如果坐标顺序混乱(如纬度未排序),使用`.sortby()`排序: ```python olr_sorted = olr_anomaly.sortby('lat') # 确保纬度升序排列 olr_ordered = olr_sorted.transpose('lon', 'lat') # 再调整顺序 ``` #### 3. **验证形状一致性** 确保所有数组在非堆叠维度上形状相同: ```python assert olr_ordered.shape == u_850_anomaly.shape == v_850_anomaly.shape ``` #### 4. **使用np.stack合并数组** 将调整后的xarray数据转换为NumPy数组并合并: ```python import numpy as np # 获取NumPy数组 olr_np = olr_ordered.values u_np = u_850_anomaly.values v_np = v_850_anomaly.values # 沿新维度堆叠(axis=0 表示新增第一维) stacked_data = np.stack([olr_np, u_np, v_np], axis=0) print(stacked_data.shape) # 输出如 (3, 360, 180) ``` #### 完整代码示例 ```python # 调整olr_anomaly的维度顺序 olr_ordered = olr_anomaly.sortby('lat').transpose('lon', 'lat') # 先排序再转置 # 检查形状 if olr_ordered.shape != u_850_anomaly.shape: raise ValueError("形状不匹配,请检查维度!") # 合并数组 stacked = np.stack( [olr_ordered.values, u_850_anomaly.values, v_850_anomaly.values], axis=0 ) ``` --- ### 关键说明 - **为什么需要调整顺序?** `np.stack`要求所有输入数组在非堆叠维度上**形状完全一致**。如果`olr_anomaly`的纬度是降序(如90°N到90°S),而其他数组是升序(90°S到90°N),直接合并会因坐标不匹配引发错误。引用[1]展示了xarray坐标如何影响数据表示[^1]。 - **替代方案:使用xarray内置合并** 如果不需要NumPy操作,优先使用xarray的`xr.concat`避免形状问题: ```python import xarray as xr merged = xr.concat([olr_anomaly, u_850_anomaly, v_850_anomaly], dim='variable') # 自动处理对齐 ``` - **常见陷阱** - 纬度名称差异:确保所有数组使用相同的维度名称(如`lat` vs `latitude`),必要时用`.rename({'latitude': 'lat'})`重命名。 - 缺失值:使用`.reindex_like(u_850_anomaly)`直接对齐到目标数组的坐标[^3]。 通过上述步骤,您可以解决因经纬度排序导致的`ValueError`错误,确保数据合并成功。 ---
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