A3: 月球感測器陣列：數據容器與列表操作

月球基地配備了數百個感測器，監測溫度、輻射、氣壓等各種數據。作為數據分析員，你需要處理這些大量的感測器讀數。單一變數已經不夠用了，你需要學會使用「數據容器」來管理成批的資訊。

在這個訓練模組中，你將學習：

• 如何使用列表（List）儲存多個數據
• 如何遍歷和操作列表中的元素
• 如何使用內建函數進行數據分析
• 列表操作的效能考量

什麼是列表（List）？

列表是 Python 中最常用的數據容器，可以儲存多個相關的資料項。想像它是一排編號的儲物櫃，每個櫃子都可以放入一個數據。

# 創建列表
temperatures = [15, 18, 20, 17, 19]

零基索引（Zero-based Indexing）

⚠️ 重要概念：在程式設計中，索引從 0 開始！

sensors = [100, 200, 300, 400]
#          ↑    ↑    ↑    ↑
#          0    1    2    3
print(sensors[0])  # 100 (第一個元素)
print(sensors[3])  # 400 (第四個元素)

列表的創建方式

# 方法 1：直接賦值
data = [1, 2, 3, 4, 5]
# 方法 2：創建 N 個相同值
zeros = [0] * 10  # [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
# 方法 3：列表生成式（List Comprehension）
squares = [i**2 for i in range(5)]  # [0, 1, 4, 9, 16]

列表的基本操作

| 操作 | 語法 | 說明 | |------|------|------| | 存取 | lst[i] | 讀取索引 i 的元素 | | 修改 | lst[i] = value | 修改索引 i 的元素 | | 長度 | len(lst) | 獲取列表長度 | | 添加 | lst.append(x) | 在尾部添加元素 | | 移除 | lst.pop() | 移除並返回最後一個元素 |

遍歷列表的兩種方式

data = [10, 20, 30, 40]
# 方式 1：基於索引（需要索引時使用）
for i in range(len(data)):
    print(f"索引 {i}：{data[i]}")
# 方式 2：基於值（語法更簡潔）
for value in data:
    print(value)

範例 1：溫度感測器數據分析

import sys
# 任務：分析一天中各時段的溫度數據
n = int(sys.stdin.readline())  # 感測器數量
temperatures = list(map(int, sys.stdin.readline().strip().split()))
# 基本統計
total = sum(temperatures)
average = total / n
minimum = min(temperatures)
maximum = max(temperatures)
print(f"感測器數量：{n}")
print(f"平均溫度：{average:.1f}°C")
print(f"最低溫度：{minimum}°C")
print(f"最高溫度：{maximum}°C")
print(f"溫差：{maximum - minimum}°C")

範例 2：輻射警報系統

import sys
# 任務：檢查哪些區域的輻射值超過安全標準
n = int(sys.stdin.readline())
radiation_levels = list(map(int, sys.stdin.readline().strip().split()))
safe_limit = 50  # 安全標準
print("輻射監測報告：")
danger_zones = []
for i in range(len(radiation_levels)):
    level = radiation_levels[i]
    zone = i + 1  # 區域編號從 1 開始
    
    if level > safe_limit:
        print(f"⚠️ 區域 {zone}：{level} (超標 {level - safe_limit})")
        danger_zones.append(zone)
    else:
        print(f"✅ 區域 {zone}：{level} (安全)")
if danger_zones:
    print(f"\n危險區域：{danger_zones}")
else:
    print("\n所有區域安全！")

範例 3：能量收集優化

import sys
# 任務：找出連續 3 個太陽能板中能量收集最多的組合
n = int(sys.stdin.readline())
energy = list(map(int, sys.stdin.readline().strip().split()))
max_energy = 0
best_start = 0
# 滑動窗口：檢查每個連續 3 個板子的組合
for i in range(n - 2):  # 注意：要留出空間給後面 2 個元素
    window_sum = energy[i] + energy[i+1] + energy[i+2]
    
    if window_sum > max_energy:
        max_energy = window_sum
        best_start = i
print(f"最佳位置：板子 {best_start+1} 到 {best_start+3}")
print(f"總能量：{max_energy} 單位")
print(f"板子編號：{energy[best_start]}, {energy[best_start+1]}, {energy[best_start+2]}")

範例 4：數據過濾與轉換

import sys
# 任務：過濾掉異常讀數（負值），並將其他讀數轉換為攝氏度
n = int(sys.stdin.readline())
kelvin_readings = list(map(int, sys.stdin.readline().strip().split()))
# 過濾並轉換
celsius_readings = []
for k in kelvin_readings:
    if k >= 0:  # 只處理有效讀數
        c = k - 273  # 開氏溫度轉攝氏溫度
        celsius_readings.append(c)
print(f"有效讀數：{len(celsius_readings)}/{n}")
print(f"攝氏溫度：{celsius_readings}")

範例 5：列表生成式的威力

import sys
# 任務：快速生成平方數列表
n = int(sys.stdin.readline())
# 傳統方法
squares_old = []
for i in range(1, n+1):
    squares_old.append(i ** 2)
# 列表生成式（更簡潔）
squares_new = [i**2 for i in range(1, n+1)]
print(f"1 到 {n} 的平方數：")
print(squares_new)
# 條件過濾：只要偶數的平方
even_squares = [i**2 for i in range(1, n+1) if i % 2 == 0]
print(f"偶數的平方：{even_squares}")

關鍵技術點

1. 內建函數的效能優勢

   # 慢速方法（手動計算）
   total = 0
   for x in data:
       total += x
   
   # 快速方法（內建函數）
   total = sum(data)  # 更快、更簡潔
   

1. 索引邊界問題

   data = [1, 2, 3, 4, 5]
   # 長度為 5，有效索引：0, 1, 2, 3, 4
   
   # ❌ 錯誤：索引超出範圍
   # print(data[5])  # IndexError!
   
   # ✅ 正確：使用 len() 確保安全
   for i in range(len(data)):
       print(data[i])
   

1. 列表操作的時間複雜度

| 操作 | 時間複雜度 | 說明 | |------|-----------|------| | lst[i] | O(1) | 直接存取 | | lst.append(x) | O(1) | 尾部添加 | | lst.pop() | O(1) | 尾部移除 | | lst.pop(0) | O(N) | 頭部移除（慢！） | | x in lst | O(N) | 成員測試 | | sum(lst) | O(N) | 遍歷求和 |

1. 列表生成式的優勢
2. 語法簡潔，一行完成
3. 執行速度通常更快
4. 可讀性更好（對熟練者）