24時間降水量のリストを1時間ごとの合計値に変換する

時間ごとの降水量のリストがあり、それぞれが過去24時間に発生した雨の量を日付順に並べたものだとします。例えば：

{
    '2012-05-24 12:00': 0.5, // .5" of rain from 5/23 12:00 - 5/24 11:59
    '2012-05-24 11:00': 0.6, // .6" of rain from 5/23 11:00 - 5/24 10:59
    '2012-05-24 10:00': 0.6, // .6" of rain from 5/23 10:00 - 5/24 09:59
    ...
    '2012-05-23 10:00': 0
}

各時間に降った雨の量を判断するための戦略/アルゴリズムはありますか？これに頭を包むことはできないようです。私はそれが単に差分を合計するほど簡単ではないことを知っています。

データセットの視覚化

P(N)    [.....======================]
P(N-1)  [....======================.]
P(N-2)  [...======================..]
P(N-3)  [..======================...]
I want  [..........................=]

助けてくれてありがとう。

データセットが常に連続する24時間のウィンドウで構成されていると仮定します（つまり、最初のデータポイントは1時間のウィンドウではありません）。

少なくとも2つの雨パターンが1つのデータセットにマッピングされる反例が存在するため、これは少なくとも一般的なケースでは解決可能な問題ではありません。

• ケース1：毎日午前12時30分に24インチ雨が降り続けます。
• ケース2：毎時30分に1インチの雨が永遠に降る。

どちらの場合でも、あなたP(N) = 24"のすべてのためにN。

この1つのデータセットから派生できるシナリオは1つもないため、一般的な意味で問題を解決することはできません。

余談ですが、問題が常に解決できないことは必ずしも真実ではないことを示すこともできます。最も単純なのは、P(N) = 0"すべての場合、Nそれを説明できる雨パターンは1つだけであるということです。1時間に0インチの雨です。

したがって、データセットのどの特性が問題を解決可能にするかを特定することは、より興味深い問題です。自明、あなたは少なくとも一つのデータセットを持っている場合NようP(N) = 0"、そして、あなたは解決策を持っているし。

特定のデータセットに対して問題を解決できる他のプロパティがあったとしても、私は驚かないでしょう。それらを見つけることは楽しいチャレンジです。同時に、何も存在できないことを証明することも同様に楽しいです。

降水期間が0になるまでデータを反復処理する必要があります。その後、SnOrusが説明するように、その時点から前方に計算します。データポイントが0でない場合、最初のエントリを時間の開始から1時間後に定義しない限り、これより前のポイントは未定義であるため、これを解決できるとは思いません。

0の読み取り値から時間を遡って計算し、同じことを逆に実行することも可能です（ただし、少なくとも24個の0が連続して取得されます）。

P（n）-P（n-1）は0以上に制限されます

ここで、P（）はnの24時間前に記録された降水量です。

...の1時間前に雨の量を与えるべきですP(n)。

これは完全な答えではありません、私は仕事をしており、すでに多くの時間を費やしています...さらに、私の推測が正しいかどうかを確認するには、より多くのデータが必要です。

P（x）を時間xでの24時間測定と呼びましょう。

次の重複シナリオを考慮してください。

|H1|H2|H3.............|H23|H24|H25|H26 ................ |H46|H47|H48|
|-----------------P(X)--------|-----------------P(X-24)-------------|
   |----------------------P(X-1)--|

P（X）-P（X-1）+ H25 = H1。

したがって、H25を計算する必要があります。ソリューションは、P（X）、P（X-1）、およびP（X-24）から作成されたシステムのどこかに置かれると信じています。

2時間連続したn（現在）とn-1（現在の1時間前）の場合、24時間の降水量（P）で構成される24時間の降水量の合計（T）があります。

T(n) = P(n) + P(n-1) + P(n-2) + ... + P(n-22) + P(n-23)
T(n-1) = P(n-1) + P(n-2) + P(n-3) +... + P(n-23) + P(n-24)

そう：

T(n) - T(n-1) = P(n) - P(n-24)

（用語P（n-1）... P（n-23）はT（n）とT（n-1）の両方で複製されるため、それらを減算すると0になります。）再配置すると、次のようになります。

P(n) = T(n) - T(n-1) + P(n-24)

現在、P（n-24）が何であるかを知らない限り、P（n）が何であるかを理解することはできません。さらにデータに戻ってP（n-24）を計算できますが、それを得るにはP（n-25）などが必要です。必要なのは、24時間よりも前の1時間の降水量です。その場合は、後続のすべての時間の1時間ごとの降水量を計算できます。