


Menyelesaikan Tugasan Cabaran Mingguan dan Sifar dalam Python
1. Pengenalan
Cabaran Mingguan, anjuran Mohammad S. Anwar, adalah pertandingan mesra di mana pembangun bersaing dengan menyelesaikan sepasang tugas. Ia menggalakkan penyertaan daripada pembangun semua bahasa dan peringkat melalui pembelajaran, perkongsian dan keseronokan.
Tugas 1: Ones and Zeroes dari The Weekly Challenge menugaskan pembangun untuk mencari subset terbesar yang mengandungi paling banyak x sifar dan y.
Dalam siaran ini saya membincangkan, dan membentangkan penyelesaian bahasa Python saya kepada, Tugasan 1: Ones and Zeroes, dan bungkus dengan kesimpulan ringkas.
2. Tugasan 1: Satu dan Sifar
Anda diberi tatasusunan rentetan binari, @str, dan dua integer, $x dan $y.
Tulis skrip untuk mengembalikan saiz subset terbesar @str supaya terdapat paling banyak $x 0 dan $y 1 dalam subset.
Himpunan m ialah subset bagi n jika semua unsur m juga merupakan unsur n.
Cabaran Mingguan 302, Tugasan 1: Satu dan Sifar
Contoh 1 dan 2 membentangkan output yang dijangkakan daripada input yang diberikan.
Contoh 1
Input: @str = ("10", "0001", "111001", "1", "0") $x = 5 $y = 3 Output: 4
Subset terbesar dengan paling banyak lima 0 dan tiga 1: ("10", "0001", "1", "0").
Contoh 2
Input: @str = ("10", "1", "0") $x = 1 $y = 1 Output: 2
Subset terbesar dengan paling banyak satu 0 dan satu 1: ("1", "0").
3. Penyelesaian saya untuk Tugasan 1
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
Penyelesaian saya menggunakan itertools.combinations, untuk gelung dan pernyataan if untuk mencari subset yang sepadan dengan keperluan tugas:
- Saya menggunakan fungsi gabungan untuk menjana semua subset strs dengan panjang r. Saya mulakan dengan panjang subset maksimum, r = len(strs) - 1 dan susut kepada panjang subset terkecil, r = 1.
- Untuk setiap subset panjang r
- Saya mengira jumlah bilangan sifar (total_sifar) dalam subset.
- Saya mengira jumlah bilangan satu (total_ones) dalam subset.
- Saya mengembalikan panjang subset jika ia sepadan dengan syarat yang diperlukan (total_sifar <= x dan total_ones <= y).
- Jika tiada subset bagi strs, maka saya akan mengembalikan Tiada.
4. Kesimpulan
Dalam siaran ini saya membincangkan Tugasan 1: Satu dan Sifar, dan saya membentangkan penyelesaian saya untuk tugas ini.
Ketahui lebih lanjut tentang cabaran terkini dan lepas di tapak web The Weekly Challenge:
https://theweeklychallenge.org/
Ketahui lebih lanjut tentang bersaing di Soalan Lazim Cabaran Mingguan:
https://theweeklychallenge.org/faq/
Atas ialah kandungan terperinci Menyelesaikan Tugasan Cabaran Mingguan dan Sifar dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
