Dapatkan dengan igits
Cabaran Mingguan 303: Penyelesaian Python dan Perl
Cabaran Mingguan Mohamed S. Anwar menyediakan latihan pengekodan biasa. Penyelesaian saya, yang dibentangkan di bawah, pada mulanya dibuat dalam Python dan kemudian disesuaikan dengan Perl. Pendekatan dwi ini meningkatkan kecekapan pengekodan.
Cabaran 303: Penyelesaian
Tugas 1: Menjana Integer 3 Digit Genap
Huraian Tugas:
Memandangkan senarai integer positif, jana semua integer genap 3 digit unik yang boleh dibentuk menggunakan digit daripada senarai.
Penyelesaian Python:
Penyelesaian Python ini memanfaatkan fungsi itertools.permutations
untuk menjana semua kemungkinan gabungan 3 digit dengan cekap. Satu set digunakan untuk mengekalkan keunikan.
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))
Penyelesaian Perl:
Perl yang setara menggunakan modul Algorithm::Permute
untuk pilih atur dan cincang untuk memastikan keunikan.
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; }
Contoh:
<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>
Tugas 2: Padam dan Peroleh
Huraian Tugas:
Memandangkan tatasusunan integer, cari bilangan maksimum mata yang boleh anda peroleh dengan memadamkan elemen berulang kali, memperoleh nilainya dan kemudian memadamkan semua elemen dengan nilai kurang satu dan lebih satu daripada elemen yang dipadamkan.
Penyelesaian Python:
Penyelesaian Python ini menggunakan Counter
untuk menjejak frekuensi elemen dan menggunakan fungsi rekursif untuk meneroka strategi pemadaman yang berbeza.
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
Penyelesaian Perl:
Penyelesaian Perl mencerminkan pendekatan Python menggunakan cincang untuk pengiraan kekerapan dan fungsi rekursif.
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]; }
Contoh:
<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>
Penyelesaian ini menunjukkan pendekatan yang cekap dan jelas untuk menyelesaikan kedua-dua tugasan dalam Cabaran Mingguan 303. Penggunaan kedua-dua Python dan Perl menyerlahkan sifat mudah alih penyelesaian masalah algoritma merentas bahasa pengaturcaraan yang berbeza.
Atas ialah kandungan terperinci Dapatkan dengan igits. 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
