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Wöchentliche Herausforderung 303: Python- und Perl-Lösungen
Mohammad S. Anwars Weekly Challenge bietet eine regelmäßige Programmierübung. Meine unten vorgestellten Lösungen werden zunächst in Python erstellt und dann an Perl angepasst. Dieser duale Ansatz verbessert die Programmierkompetenz.
Herausforderung 303: Lösungen
Aufgabe 1: Generieren gerader dreistelliger Ganzzahlen
Aufgabenbeschreibung:
Generieren Sie anhand einer Liste positiver Ganzzahlen alle eindeutigen geraden 3-stelligen Ganzzahlen, die mit den Ziffern aus der Liste gebildet werden können.
Python-Lösung:
Diese Python-Lösung nutzt die Funktion itertools.permutations
, um alle möglichen dreistelligen Kombinationen effizient zu generieren. Ein Set wird verwendet, um die Einzigartigkeit zu bewahren.
from itertools import permutations def three_digits_even(ints: list) -> list: solution = set() for p in permutations(ints, 3): num_str = "".join(map(str, p)) num = int(num_str) if num >= 100 and num % 2 == 0 and num_str[0] != '0': solution.add(num) return sorted(list(solution))
Perl-Lösung:
Das Perl-Äquivalent verwendet das Algorithm::Permute
-Modul für Permutationen und einen Hash, um die Einzigartigkeit sicherzustellen.
use Algorithm::Permute; sub three_digits_even { my @ints = @_; my %seen; my @result; my $p = Algorithm::Permute->new(\@ints, 3); while (my @perm = $p->next) { my $num_str = join('', @perm); my $num = $num_str; if ($num >= 100 and $num % 2 == 0 and $num_str !~ /^0/) { push @result, $num unless $seen{$num}++; } } return sort {$a <=> $b} @result; }
Beispiele:
<code># Python print(three_digits_even([2, 1, 3, 0])) # Output: [102, 120, 130, 132, 210, 230, 302, 310, 312, 320] print(three_digits_even([2, 2, 8, 8, 2])) # Output: [222, 228, 282, 288, 822, 828, 882] # Perl print "@{[three_digits_even(2, 1, 3, 0)]}\n"; # Output: 102 120 130 132 210 230 302 310 312 320 print "@{[three_digits_even(2, 2, 8, 8, 2)]}\n"; # Output: 222 228 282 288 822 828 882</code>
Aufgabe 2: Löschen und verdienen
Aufgabenbeschreibung:
Ermitteln Sie anhand eines Arrays von ganzen Zahlen die maximale Anzahl an Punkten, die Sie verdienen können, indem Sie wiederholt ein Element löschen, seinen Wert erhalten und dann alle Elemente löschen, deren Werte um eins kleiner und eins größer als das gelöschte Element sind.
Python-Lösung:
Diese Python-Lösung verwendet ein Counter
, um Elementhäufigkeiten zu verfolgen, und verwendet eine rekursive Funktion, um verschiedene Löschstrategien zu untersuchen.
from collections import Counter def delete_and_earn(ints: list) -> int: freq = Counter(ints) return max_score(freq) def max_score(freq: Counter) -> int: max_points = 0 for num in list(freq): # Iterate through a copy to safely delete points = num * freq[num] new_freq = freq.copy() del new_freq[num] if num - 1 in new_freq: del new_freq[num - 1] if num + 1 in new_freq: del new_freq[num + 1] max_points = max(max_points, points + (0 if not new_freq else max_score(new_freq))) return max_points
Perl-Lösung:
Die Perl-Lösung spiegelt den Python-Ansatz wider und verwendet einen Hash zur Häufigkeitszählung und eine rekursive Funktion.
sub delete_and_earn { my %freq = map { $_ => 1 + $freq{$_} // 0 } @_; return max_score(\%freq); } sub max_score { my $freq = shift; my $max_points = 0; foreach my $num (keys %$freq) { my $points = $num * $freq->{$num}; my %new_freq = %$freq; delete $new_freq{$num}; delete $new_freq{$num - 1}; delete $new_freq{$num + 1}; $max_points = max($max_points, $points + (0 || max_score(\%new_freq))); } return $max_points; } sub max { return shift if @_ == 1; return $_[0] > $_[1] ? $_[0] : $_[1]; }
Beispiele:
<code># Python print(delete_and_earn([3, 4, 2])) # Output: 6 print(delete_and_earn([2, 2, 3, 3, 3, 4])) # Output: 9 # Perl print delete_and_earn(3, 4, 2), "\n"; # Output: 6 print delete_and_earn(2, 2, 3, 3, 3, 4), "\n"; # Output: 9</code>
Diese Lösungen demonstrieren effiziente und klare Ansätze zur Lösung beider Aufgaben in der Weekly Challenge 303. Die Verwendung von Python und Perl unterstreicht die Übertragbarkeit algorithmischer Problemlösung auf verschiedene Programmiersprachen.
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
