163. Missing Ranges

Given a sorted integer array where the range of elements are [lower, upper] inclusive, return its missing ranges.

For example, given [0, 1, 3, 50, 75], lower = 0 and upper = 99, return ["2", "4->49", "51->74", "76->99"].

function findMissingRanges(vals, start, end) {
    var ranges = [];
    var prev = start - 1;
    for (var i = 0; i <= vals.length; i++) {
        var curr = (i == vals.length) ? end + 1 : vals[i];
        if (curr - prev >= 2) {
            ranges.push(getRange(prev + 1, curr - 1));
        }
        prev = curr;
    }
    return ranges;
}

function getRange(from, to) {
    return (from == to) ? String(from) : from + "->" + to;
}

 

### 关于 Pandas 中 `missing.pyx` 文件中的 `isnaobj` 函数报错 当遇到 Pandas 的 `missing.pyx` 文件中 `isnaobj` 函数引发错误的情况时,通常是因为数据结构不一致或者版本兼容性问题引起的。以下是可能的原因以及解决方案: #### 可能原因分析 1. **Pandas 版本与依赖库冲突** 如果使用的 Pandas 版本与其他依赖库(如 NumPy 或 Python 自身)存在不匹配,则可能导致内部实现的 C 扩展模块出现问题[^2]。 2. **输入数据类型异常** 当传入的数据包含非标准类型的对象(例如自定义类实例),可能会触发未预期的行为并抛出错误[^3]。 3. **硬件加速优化问题** 某些情况下,如果启用了 Intel MKL 或其他线程池优化工具,在多核处理过程中也可能导致不稳定行为[^4]。 #### 解决方案 针对上述情况可以采取以下措施来解决问题: - #### 更新至最新稳定版 Pandas 和其依赖项 确保安装的是当前最新的官方发布版本,并同步更新所有相关联包到推荐配套组合上。 ```bash pip install --upgrade pandas numpy ``` - #### 验证数据一致性 使用 `.applymap(type)` 方法检查 DataFrame 是否含有特殊类型元素;必要时转换成统一格式再调用涉及缺失值判断的操作。 ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'A': [1, None], 'B': ['string', float('nan')] }) print(df.applymap(type)) ``` - #### 替代方法绕过潜在缺陷 尝试通过纯 Python 实现逻辑代替原生函数调用来规避特定场景下的崩溃风险。 ```python def custom_isna(x): if isinstance(x, (float, int)): return pd.isna(x) elif isinstance(x, str): return False else: raise ValueError(f"Unsupported type {type(x)} encountered.") result = df.applymap(custom_isna) print(result) ``` #### 总结说明 以上策略能够有效应对大部分由 `isnaobj` 引发的技术难题。不过需要注意的是,根本性的修复往往需要等待上游开发者完成补丁开发并正式推送之后才能彻底消除隐患。
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