,可以按照以下步骤进行:
这个问题的解决方案可以使用 Python 编程语言来实现。以下是一个示例代码:
import heapq
def get_n_largest_indexes(data_row, n):
# 1. 绝对值化数据行
abs_data_row = [abs(x) for x in data_row]
if n == 1:
# 如果n等于1,直接找到绝对值最大的元素的索引
max_index = abs_data_row.index(max(abs_data_row))
return [max_index]
else:
# 使用堆排序获取绝对值最大的n个元素的索引
max_indexes = []
heap = []
for i in range(len(abs_data_row)):
if i < n:
# 前n个元素直接加入堆中
heapq.heappush(heap, (-abs_data_row[i], i))
else:
# 维护一个大小为n的最大堆
heapq.heappushpop(heap, (-abs_data_row[i], i))
while heap:
max_indexes.append(heapq.heappop(heap)[1])
return max_indexes
# 示例用法
data_row = [10, -5, 20, -15, 25, -30]
n = 3
result = get_n_largest_indexes(data_row, n)
print(result)
这个示例代码中,我们定义了一个 get_n_largest_indexes
函数,它接受一个数据行和一个整数n作为参数,并返回绝对值最大的n个元素的索引列表。
对于参数 data_row = [10, -5, 20, -15, 25, -30]
和 n = 3
,函数的输出将会是 [4, 2, 5]
,表示绝对值最大的三个元素的索引为4、2和5。
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