怎么找一个数组最接近0的数

时间: 2023-10-30 21:08:08 浏览: 48
要找一个数组中最接近0的数,可以按以下步骤进行: 1. 将数组按从小到大的顺序排序。 2. 遍历数组,比较相邻两个数的绝对值,找出绝对值最小的一对数。 3. 说明:如果最小值对应的数为正数,则返回它和它前面的数的和;如果最小值对应的数为负数,则返回它和它后面的数的和。 下面是一个示例代码,实现了上述步骤: ```python def find_nearest_to_zero(arr): # 先按从小到大的顺序排序 arr.sort() min_sum = float('inf') min_pair = None n = len(arr) for i in range(n-1): curr_sum = abs(arr[i] + arr[i+1]) if curr_sum < min_sum: min_sum = curr_sum min_pair = (arr[i], arr[i+1]) # 根据最小值对应的数是正数还是负数,返回不同的和 if min_pair[0] > 0: return sum(min_pair) else: return sum(min_pair[1:]) ``` 你可以使用该函数来查找数组中最接近0的数。例如,对于数组 `[-6, -2, 3, 4, 5]`,该函数将返回 `-1`,即 `-2 + 3` 的和。
相关问题

用python找出输入数组中与输入给定值最接近的数(通用方法)。

可以通过下面的代码实现: def find_closest(arr, val): closest = arr[0] diff = abs(val - arr[0]) for i in range(1, len(arr)): if abs(val - arr[i]) < diff: closest = arr[i] diff = abs(val - arr[i]) return closest # 举个例子 arr = [1, 5, 9, 13, 17] val = 7 closest_num = find_closest(arr, val) print(closest_num) # 输出 5

找出数组中与给定值最接近的数。列及对角线和的最大值。python

找出数组中与给定值最接近的数: ```python def closest_value(arr, target): arr.sort() left = 0 right = len(arr) - 1 while left + 1 < right: mid = (left + right) // 2 if arr[mid] == target: return arr[mid] elif arr[mid] < target: left = mid else: right = mid if abs(arr[left] - target) <= abs(arr[right] - target): return arr[left] else: return arr[right] ``` 列及对角线和的最大值: ```python def max_sum(matrix): n = len(matrix) col_sum = [sum([matrix[i][j] for i in range(n)]) for j in range(n)] diagonal_sum = [sum([matrix[i][i] for i in range(n)]), sum([matrix[i][n-i-1] for i in range(n)])] return max(max(col_sum), max(diagonal_sum)) ``` 其中,`matrix` 是一个二维数组,表示矩阵。`col_sum` 是每列的和组成的列表,`diagonal_sum` 是两个对角线的和组成的列表。最终返回三者的最大值即可。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于TC72(SPI接口)温度传感器、STM32F103C8T6、LCD1602、FREERTOS的温度采集proteus仿真

spi
recommend-type

ehcache-core-2.6.9.jar

javaee/javaweb常用jar包,亲测可用,导入到java工程中即可使用
recommend-type

netty-transport-native-unix-common-4.1.51.Final.jar

javaEE javaweb常用jar包 , 亲测可用,下载后导入到java工程中使用。
recommend-type

node-v6.14.4-headers.tar.xz

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

node-v10.8.0-headers.tar.xz

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】增量式PID的simulink仿真实现

# 2.1 Simulink仿真环境简介 Simulink是MATLAB中用于建模、仿真和分析动态系统的图形化环境。它提供了一个直观的用户界面,允许用户使用块和连接线来创建系统模型。Simulink模型由以下元素组成: - **子系统:**将复杂系统分解成更小的、可管理的模块。 - **块:**代表系统中的组件,如传感器、执行器和控制器。 - **连接线:**表示信号在块之间的流动。 Simulink仿真环境提供了广泛的块库,涵盖了各种工程学科,包括控制系统、电子和机械工程。它还支持用户自定义块的创建,以满足特定仿真需求。 # 2. Simulink仿真环境的搭建和建模 ### 2.
recommend-type

训练集和测试集的准确率都99%,但是预测效果不好

即使训练集和测试集的准确率都很高,但是在实际的预测中表现不佳,可能会有以下几个原因: 1. 数据质量问题:模型训练和测试的数据可能存在问题,比如数据标签错误、数据集采样不均衡、数据集中存在异常值等问题,这些问题可能会导致模型在实际预测中表现不佳。 2. 特征工程问题:模型的特征工程可能存在问题,导致模型无法很好地捕捉数据的特征,从而影响预测效果。 3. 模型选择问题:模型的选择可能不合适,比如选择的模型太简单,无法很好地拟合数据,或者选择的模型太复杂,导致过拟合等问题。 4. 超参数调整问题:模型的超参数可能没有调整到最佳状态,需要进行调整。 针对以上可能的原因,可以采取相应的措施进
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。