71. Simplify Path

本文介绍了一种使用堆栈实现的Unix风格文件路径简化算法。通过解析输入路径,去除冗余的'.'和'..',并返回最短的规范路径。示例展示了不同输入情况下的路径简化过程。

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Given an absolute path for a file (Unix-style), simplify it. Or in other words, convert it to the canonical path.
In a UNIX-style file system, a period . refers to the current directory. Furthermore, a double period .. moves the directory up a level. For more information, see: Absolute path vs relative path in Linux/Unix

Note that the returned canonical path must always begin with a slash /, and there must be only a single slash / between two directory names. The last directory name (if it exists) must not end with a trailing /. Also, the canonical path must be the shortest string representing the absolute path.

Example 1:

Input: "/home/"
Output: "/home"
Explanation: Note that there is no trailing slash after the last directory name.

Example 2:

Input: "/../"
Output: "/"
Explanation: Going one level up from the root directory is a no-op, as the root level is the highest level you can go.

Example 3:

Input: "/home//foo/"
Output: "/home/foo"
Explanation: In the canonical path, multiple consecutive slashes are replaced by a single one.

Example 4:

Input: "/a/./b/../../c/"
Output: "/c"

Example 5:

Input: "/a/../../b/../c//.//"
Output: "/c"

Example 6:

Input: "/a//b////c/d//././/.."
Output: "/a/b/c"

难度:medium

题目:给出unix风格的绝对路径,简化它。换名话说转成canonical 路径。 在unix风格系统里。.指当前目录。..指上一级目录。

思路:stack

Runtime: 14 ms, faster than 74.20% of Java online submissions for Simplify Path.
Memory Usage: 37.2 MB, less than 1.00% of Java online submissions for Simplify Path.

class Solution {
    public String simplifyPath(String path) {
        String[] strs = path.split("/");
        Stack<String> stack = new Stack<String>();
        
        for (int i = 0; i < strs.length; i++) {
            if (strs[i].isEmpty() || strs[i].equals(".")) {
                continue;
            }
            
            if (strs[i].equals("..")) {
                if (!stack.isEmpty()) stack.pop();
            } else {
                stack.push("/" + strs[i]);
            }
        }
        
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (String s: new ArrayList<String>(stack)) {
            sb.append(s);
        }
        
        return stack.isEmpty() ? "/" : sb.toString();
    }
}
<think>我们正在讨论hdf5storage.loadmat函数中的simplify_cells参数。首先,我们需要理解这个参数的作用和适用场景。 根据hdf5storage的文档,loadmat函数用于加载MATLAB的.mat文件。MATLAB的.mat文件可能包含多种数据类型,包括元胞数组(cell arrays)和结构体(structures)。在Python中,我们通常希望将这些数据转换为更自然的Python数据结构。 参数simplify_cells正是为此而设计的。当设置为True时,它会尝试将MATLAB的元胞数组和结构体转换为更简单的Python数据结构。具体来说: 1. **元胞数组的转换**:MATLAB的元胞数组类似于Python的列表,但每个元素可以是任意类型。当simplify_cells为True时,如果元胞数组的所有元素都是相同类型且具有相同的大小(例如,所有元素都是数值标量),那么它可能会被转换为一个多维数组(numpy array)。否则,它将保持为Python列表。 2. **结构体的转换**:MATLAB的结构体类似于Python的字典。当simplify_cells为True时,它会尝试将结构体数组(即结构体的每个字段都是相同大小的数组)转换为一个结构化的numpy数组(structured array)。如果结构体数组是标量(即1x1),则转换为一个字典;如果是非标量,则转换为一个结构化数组。 但是,如果simplify_cells为False(默认值),那么元胞数组将总是被加载为Python列表,而结构体数组将被加载为numpy的ndarray,其中dtype为object(每个元素是一个字典)。 使用simplify_cells=True可以简化数据结构,但有时也可能导致数据表示不一致(因为转换依赖于数据内容)。因此,用户需要根据数据的具体情况选择是否使用。 下面是一个示例: 假设我们有一个MATLAB文件`test.mat`,其中包含: - 一个元胞数组:`cell_array = {1, 2, 3}` - 一个结构体:`struct_array = struct('a', {1,2}, 'b', {'x','y'})` 当使用`simplify_cells=False`(默认)加载时: - `cell_array` 将被加载为一个列表:`[array(1), array(2), array(3)]` - `struct_array` 将被加载为一个numpy数组,其dtype为object,有两个元素,每个元素是一个字典:`[{'a':1, 'b':'x'}, {'a':2, 'b':'y'}]` 当使用`simplify_cells=True`加载时: - `cell_array` 可能被转换为一个numpy数组:`array([1, 2, 3])` - `struct_array` 将被转换为一个结构化的numpy数组,其dtype为`[('a', int), ('b', 'U1')]`,即:`array([(1, 'x'), (2, 'y')], dtype=[('a', '<i4'), ('b', 'U1')])` 需要注意的是,转换行为取决于数据的实际内容,因此有时可能不会转换(例如,元胞数组中的元素类型不一致时,仍会保持为列表)。 因此,建议在加载数据时,如果希望得到更自然的数据结构,可以尝试设置`simplify_cells=True`;如果希望保持原始结构,则使用默认值。 参考文档:hdf5storage.loadmat函数的官方文档[^1]。</think>### hdf5storage.loadmat 函数中 `simplify_cells` 参数详解 在 Python 的 `hdf5storage` 库中,`loadmat` 函数用于加载 MATLAB 格式的 `.mat` 文件。`simplify_cells` 参数用于控制如何处理文件中的元胞数组(cell arrays),其作用如下: #### 参数行为 1. **`simplify_cells=False` (默认值)** - MATLAB 元胞数组会被转换为 Python 的 `list` 对象 - 每个元素保持原始数据类型(如标量、数组、字符串等) - 示例输出: ```python [array([1]), array([2]), array([3])] ``` 2. **`simplify_cells=True`** - 尝试将元胞数组转换为更简洁的 NumPy 数组 - 当元胞数组满足以下条件时自动转换: - 所有元素是相同数据类型的数值标量 - 所有元素是相同维度的数值数组 - 示例输出: ```python array([1, 2, 3]) # 而非列表形式 ``` #### 使用场景对比 | 场景 | `simplify_cells=False` | `simplify_cells=True` | |------|------------------------|-----------------------| | 元胞含混合类型 | 保留为列表 ✅ | 保留为列表 ⚠️ | | 元胞含同类型标量 | 列表包裹数组 ❌ | 合并为NumPy数组 ✅ | | 结构体字段访问 | 需索引操作 `data[0]['field']` | 可直接 `data['field']` ✅ | | 数据维度保持 | 严格保持原始结构 ✅ | 可能降维 ⚠️ | #### 代码示例 ```python import hdf5storage # 默认模式(保留元胞结构) data_raw = hdf5storage.loadmat('data.mat', simplify_cells=False) print(type(data_raw['cell_data'])) # 输出: <class 'list'> # 简化模式(自动转换元胞) data_simple = hdf5storage.loadmat('data.mat', simplify_cells=True) print(type(data_simple['cell_data'])) # 输出: <class 'numpy.ndarray'> ``` #### 注意事项 1. 当元胞数组包含**混合数据类型**(如数字+字符串)时,两种模式均返回列表 2. 对结构体数组(struct arrays),`simplify_cells=True` 会将其转换为 NumPy 结构化数组 3. 启用简化可能改变数据维度(如 `{1x1}` 元胞会退化为标量值) 4. 重要引用:该参数设计用于优化科学数据处理流程,减少不必要的嵌套结构[^1] --- ### 相关问题 1. 当 `.mat` 文件包含嵌套结构体时,`simplify_cells` 参数会如何影响加载结果? 2. 如何正确处理 `simplify_cells=True` 时可能丢失的元胞维度信息? 3. 在加载大型 `.mat` 文件时,`simplify_cells` 参数对内存使用有何影响? 4. `hdf5storage.loadmat` 与 `scipy.io.loadmat` 在处理元胞数组时有何本质区别? [^1]: 参考 hdf5storage 官方文档:简化模式通过减少对象层级提高数据访问效率,但当元胞元素类型不一致时会保留原始结构。
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