Python에서 주간 챌린지 작업 1과 0 해결
1. 소개
Mohammad S. Anwar가 주최한 주간 챌린지는 개발자들이 두 가지 과제를 해결하여 경쟁하는 우호적인 경쟁입니다. 학습, 공유, 즐거움을 통해 모든 언어와 수준의 개발자의 참여를 장려합니다.
과제 1: 주간 챌린지의 1과 0 개발자는 최대 x개의 0과 y개의 1을 포함하는 가장 큰 하위 집합을 찾는 작업을 수행합니다.
이 게시물에서는 작업 1: 1과 0에 대한 Python 언어 솔루션에 대해 논의하고 제시하며 간략한 결론으로 마무리합니다.
2. 작업 1: 1과 0
이진 문자열 @str과 두 개의 정수 $x 및 $y의 배열이 제공됩니다.
하위 집합에 최대 $x 0과 $y 1이 있도록 @str의 가장 큰 하위 집합 크기를 반환하는 스크립트를 작성하세요.
m의 모든 요소가 n의 요소이기도 하면 집합 m은 n의 부분 집합입니다.
주간 챌린지 302, 과제 1: 1과 0
예 1과 2는 주어진 입력에서 예상되는 출력을 나타냅니다.
실시예 1
Input: @str = ("10", "0001", "111001", "1", "0") $x = 5 $y = 3 Output: 4
최대 5개의 0과 3개의 1로 구성된 가장 큰 하위 집합: ("10", "0001", "1", "0").
실시예 2
Input: @str = ("10", "1", "0") $x = 1 $y = 1 Output: 2
최대 1개의 0과 1개의 1로 구성된 가장 큰 부분 집합: ("1", "0").
3. 과제 1에 대한 나의 해결책
from itertools import combinations def return_subset(strs: list[list], x: int, y: int) -> int | None: for r in range(len(strs) - 1, 1, -1): subsets = combinations(strs, r) for subset in subsets: total_zeros = 0 total_ones = 0 for element in subset: total_zeros += element.count('0') total_ones += element.count('1') if total_zeros <= x and total_ones <= y: return len(subset) return None
내 솔루션은 itertools.combinations, for 루프 및 if 문을 사용하여 작업 요구 사항과 일치하는 하위 집합을 찾습니다.
- 저는 조합 함수를 사용하여 길이가 r인 문자열의 모든 하위 집합을 생성합니다. 최대 부분 집합 길이인 r = len(strs) - 1부터 시작하여 가장 작은 부분 집합 길이인 r = 1까지 감소합니다.
- 길이 r의 각 부분 집합에 대해
- 하위 집합의 총 0 개수(total_zeros)를 셉니다.
- 하위 집합의 총 1개(total_ones)를 계산합니다.
- 필수 조건(total_zeros <= x 및 total_ones <= y)과 일치하면 하위 집합의 길이를 반환합니다.
- 문자열의 하위 집합이 없으면 None을 반환합니다.
4. 결론
이 게시물에서는 작업 1: 1과 0에 대해 논의하고 이 작업에 대한 솔루션을 제시했습니다.
주간 챌린지 웹사이트에서 최신 및 과거 챌린지에 대해 자세히 알아보세요.
https://theweeklychallenge.org/
주간 챌린지 FAQ에서 경쟁에 대해 자세히 알아보세요.
https://theweeklychallenge.org/faq/
위 내용은 Python에서 주간 챌린지 작업 1과 0 해결의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
