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주간 챌린지 303: Python 및 Perl 솔루션
Mohammad S. Anwar의 주간 챌린지는 정기적인 코딩 연습을 제공합니다. 아래에 제시된 내 솔루션은 처음에는 Python으로 제작된 다음 Perl에 적용되었습니다. 이러한 이중 접근 방식은 코딩 숙련도를 향상시킵니다.
도전 303: 솔루션
과제 1: 짝수 3자리 정수 생성
작업 설명:
양의 정수 목록이 주어지면 목록의 숫자를 사용하여 구성할 수 있는 고유한 3자리 정수를 모두 생성하세요.
Python 솔루션:
이 Python 솔루션은 itertools.permutations
함수를 활용하여 가능한 모든 3자리 조합을 효율적으로 생성합니다. 고유성을 유지하기 위해 세트를 사용합니다.
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 솔루션:
Perl에서는 고유성을 보장하기 위해 순열과 해시에 Algorithm::Permute
모듈을 사용합니다.
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; }
예:
<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>
작업 2: 삭제 및 적립
작업 설명:
정수 배열이 주어지면 요소를 반복적으로 삭제하고 해당 값을 획득한 다음 삭제된 요소보다 값이 1 적고 1 큰 요소를 모두 삭제하여 획득할 수 있는 최대 포인트 수를 구하세요.
Python 솔루션:
이 Python 솔루션은 Counter
을 사용하여 요소 빈도를 추적하고 재귀 함수를 사용하여 다양한 삭제 전략을 탐색합니다.
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 솔루션:
Perl 솔루션은 빈도 계산을 위한 해시와 재귀 함수를 사용하는 Python 접근 방식을 반영합니다.
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]; }
예:
<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>
이러한 솔루션은 주간 챌린지 303에서 두 작업을 해결하기 위한 효율적이고 명확한 접근 방식을 보여줍니다. Python과 Perl을 모두 사용하면 다양한 프로그래밍 언어에 걸쳐 알고리즘 문제 해결의 전송 가능한 특성이 강조됩니다.
위 내용은 igits로 수익을 창출하세요의 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
