163. Missing Ranges

本文介绍了一种用于查找已排序整数数组中缺失区间的算法。该算法能够处理包含在指定范围内的元素,并返回缺失的区间。文章详细解释了实现思路,并提供了一个具体的代码示例。

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Given a sorted integer array where the range of elements are in the inclusive range [lowerupper], 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"].

题目很好理解,不过有一个测试实例需要注意,防止越界。

Input:
[-2147483648,-2147483648,0,2147483647,2147483647]
-2147483648
2147483647
Output:
["-2147483647->-1","1->2147483646","-2147483648->2147483646"]
Expected:
["-2147483647->-1","1->2147483646"]
思路是先判断lower跟nums[0],再判断nums[1]到nums[n-1],最后判断nums[n-1]和upper。如果nums为空,不是返回空,是返回[lower->upper]。代码如下:

public class Solution {
    public List<String> findMissingRanges(int[] nums, int lower, int upper) {
        List<String> res = new ArrayList<String>();
        if (nums.length == 0 || lower > nums[nums.length - 1] || upper < nums[0]) {
            String str = lower + "";
            if (upper > lower) {
                str = str + "->" + (upper);
            }
            res.add(str);
            return res;
        }
        if (nums[0] > lower) {
            String str = lower + "";
            if (nums[0] - 1 > lower) {
                str = str + "->" + (nums[0] - 1);
            }
            res.add(str);
        }
        //System.out.println(res);
        for (int i = 1; i < nums.length; i ++) {
            if (nums[i] > nums[i - 1]) {
                if (nums[i] > nums[i - 1] + 1) {
                    String str = (nums[i - 1] + 1) + "";
                    if (nums[i] - 1 > nums[i - 1] + 1) {
                        str = str + "->" + (nums[i] - 1);
                    }
                    res.add(str);
                }
            }
        }
        //System.out.println(res);
        if (upper > nums[nums.length - 1]) {
            String str = (nums[nums.length - 1] + 1) + "";
            if (upper - 1 > nums[nums.length - 1]) {
                str = str + "->" + (upper);
            }
            res.add(str);
        }
        return res;
    }
}

报错了 ❌ 解析失败: 30 validation errors for GraphData relationships -> 0 -> from_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 0 -> rel_type field required (type=value_error.missing) relationships -> 0 -> to_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 1 -> from_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 1 -> rel_type field required (type=value_error.missing) relationships -> 1 -> to_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 2 -> from_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 2 -> rel_type field required (type=value_error.missing) relationships -> 2 -> to_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 3 -> from_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 3 -> rel_type field required (type=value_error.missing) relationships -> 3 -> to_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 4 -> from_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 4 -> rel_type field required (type=value_error.missing) relationships -> 4 -> to_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 5 -> from_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 5 -> rel_type field required (type=value_error.missing) relationships -> 5 -> to_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 6 -> from_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 6 -> rel_type field required (type=value_error.missing) relationships -> 6 -> to_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 7 -> from_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 7 -> rel_type field required (type=value_error.missing) relationships -> 7 -> to_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 8 -> from_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 8 -> rel_type field required (type=value_error.missing) relationships -> 8 -> to_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 9 -> from_entity field required (type=value_error.missing) relationships -> 9 -> rel_type field required (type=value_error.missing) relationships -> 9 -> to_entity field required (type=value_error.missing)
最新发布
03-27
<think>嗯,用户遇到了一个验证错误,提示GraphData的relationships字段有30个验证错误,每个关系条目缺少from_entity、rel_type和to_entity这三个字段。首先,我需要分析可能的原因。 首先,用户可能在提交的数据结构中,relationships数组里的每个元素没有正确包含这三个必填字段。例如,可能结构不正确,或者字段名拼写错误。比如,用户可能用了“from”而不是“from_entity”,或者大小写不对。 接下来,我需要考虑数据格式是否符合要求。比如,这三个字段是否是字符串类型,或者是否有其他约束,比如枚举值。比如rel_type可能只能取特定的几个值,如果用户填了不在允许范围内的值,也会导致错误。 另外,可能用户的数据中存在空值或者缺失的情况。例如,某个关系的to_entity字段是空的,或者根本没有提供这些字段。这时候需要检查每个关系对象是否完整。 还有可能是整个数据结构没有通过验证工具,比如Pydantic模型。用户可能没有正确实例化GraphData模型,导致验证时失败。这时候需要检查模型的定义,确保所有必填字段都被正确标注。 然后,我应该分步骤引导用户检查他们的数据。首先确认每个关系对象的结构是否正确,是否缺少字段。然后检查字段名称的拼写,确保是from_entity、rel_type、to_entity。接着验证每个字段的值是否符合类型和内容的约束,比如是否是字符串,是否有非空值。最后,建议用户使用验证工具或者打印中间数据来排查问题。 用户可能需要一个具体的示例来对比自己的数据,比如提供一个正确格式的JSON结构,让他们参考。同时,提醒用户在处理复杂数据结构时,逐步构建和验证每个部分,避免一次性调试太多错误。 总结来说,用户的问题出在数据结构的完整性上,每个关系条目缺少必要的字段。解决方案是逐一检查每个关系对象,确保包含所有必填字段,并符合格式要求。</think>这个错误表明在使用Pydantic模型验证`GraphData`数据结构时,`relationships`数组中前10个关系对象都缺少了必填字段。以下是逐步排查和解决方案: --- ### **第一步:理解错误类型** 错误类型为`value_error.missing`,表示**字段缺失**。每个关系对象必须包含三个必填字段: - `from_entity`(起始节点) - `rel_type`(关系类型) - `to_entity`(目标节点) --- ### **第二步:检查数据结构** 假设你的数据结构应如下(以JSON为例): ```json { "relationships": [ { "from_entity": "实体A", // 必须存在 "rel_type": "关系类型", // 必须存在 "to_entity": "实体B" // 必须存在 }, // 其他关系对象... ] } ``` --- ### **第三步:常见错误原因** 1. **字段名称拼写错误** 检查是否写成了`from`、`relType`、`to`等非预期名称。 2. **嵌套结构错误** 关系对象可能被错误地包裹在多余的层级中。 3. **空值或未赋值** 确保每个关系对象的三个字段都有有效值,不能为`null`或空字符串。 --- ### **第四步:验证数据示例** 以Python代码为例,假设使用Pydantic模型: ```python from pydantic import BaseModel class Relationship(BaseModel): from_entity: str # 必须字段 rel_type: str # 必须字段 to_entity: str # 必须字段 class GraphData(BaseModel): relationships: list[Relationship] # 测试数据(错误示例) invalid_data = { "relationships": [ {"from_entity": "A"}, # 缺少 rel_type 和 to_entity {"rel_type": "关联"}, # 缺少 from_entity 和 to_entity {} # 全缺 ] } # 会触发完全相同的验证错误 GraphData(**invalid_data) ``` --- ### **第五步:解决方案** 1. **确保字段完整性** 遍历所有关系对象,检查是否每个都包含`from_entity`、`rel_type`、`to_entity`。 2. **使用调试工具** 在解析前打印原始数据,确认字段命名和层级正确: ```python print("原始数据:", json.dumps(your_data, indent=2)) ``` 3. **逐步构建数据** 若数据量较大,可分批验证。例如先提交1个关系对象,确认无误后再增加。 --- ### **正确数据示例** ```json { "relationships": [ { "from_entity": "用户", "rel_type": "创建", "to_entity": "订单" }, { "from_entity": "订单", "rel_type": "包含", "to_entity": "商品" } ] } ``` --- ### **总结** - **关键点**:每个关系对象必须同时包含`from_entity`、`rel_type`、`to_entity`三个字段。 - **验证工具推荐**:使用Pydantic的`model_dump()`或`json()`方法输出结构化数据,快速定位问题字段。
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