删除元素后生成奇偶索引总和的可能方法

在处理数组操作时，删除元素并计算剩余元素的奇偶索引总和是一个常见的需求。以下是一些可能的方法来实现这一目标：

方法一：使用切片和循环

def sum_odd_even_indices_after_removal(arr, index_to_remove):
    # 删除指定索引的元素
    new_arr = arr[:index_to_remove] + arr[index_to_remove + 1:]
    
    # 计算奇偶索引的总和
    odd_sum = sum(new_arr[i] for i in range(1, len(new_arr), 2))
    even_sum = sum(new_arr[i] for i in range(0, len(new_arr), 2))
    
    return odd_sum, even_sum

# 示例
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
index_to_remove = 2
odd_sum, even_sum = sum_odd_even_indices_after_removal(arr, index_to_remove)
print(f"Odd Sum: {odd_sum}, Even Sum: {even_sum}")

方法二：使用列表推导式和内置函数

def sum_odd_even_indices_after_removal(arr, index_to_remove):
    # 删除指定索引的元素
    new_arr = [arr[i] for i in range(len(arr)) if i != index_to_remove]
    
    # 计算奇偶索引的总和
    odd_sum = sum(new_arr[i] for i in range(1, len(new_arr), 2))
    even_sum = sum(new_arr[i] for i in range(0, len(new_arr), 2))
    
    return odd_sum, even_sum

# 示例
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
index_to_remove = 2
odd_sum, even_sum = sum_odd_even_indices_after_removal(arr, index_to_remove)
print(f"Odd Sum: {odd_sum}, Even Sum: {even_sum}")

方法三：使用NumPy库（适用于大规模数据处理）

import numpy as np

def sum_odd_even_indices_after_removal(arr, index_to_remove):
    # 转换为NumPy数组
    np_arr = np.array(arr)
    
    # 删除指定索引的元素
    new_np_arr = np.delete(np_arr, index_to_remove)
    
    # 计算奇偶索引的总和
    odd_sum = np.sum(new_np_arr[1::2])
    even_sum = np.sum(new_np_arr[::2])
    
    return odd_sum, even_sum

# 示例
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
index_to_remove = 2
odd_sum, even_sum = sum_odd_even_indices_after_removal(arr, index_to_remove)
print(f"Odd Sum: {odd_sum}, Even Sum: {even_sum}")