문자열 S가 있다고 가정합니다. 길이는 n입니다. 서로 인접한 이 n개의 상자, 위치 i의 문자 R은 i번째 상자가 오른쪽으로 밀고 있음을 나타냅니다. 마찬가지로, 위치 i의 L은 i 번째 상자가 왼쪽으로 밀고 있음을 나타냅니다. 점 . 빈 공간을 나타냅니다. 초기 설정부터 매 시간 단위마다 오른쪽으로 밀린 상자는 다음 상자를 오른쪽으로 밀 수 있으며 왼쪽에도 같은 동작을 적용할 수 있습니다. 더 이상 움직일 수 없을 때 모든 상자의 최종 위치를 찾아야 합니다. 따라서 입력이 R..R...L.과 같으면 출력은 RRRRR.LL이 됩

숫자 N이 있다고 가정하고 gcd(N^M, N&M)가 가능한 한 크고 m

N개의 숫자가 있는 배열이 있다고 가정하고 선형(O(n)) 시간에 b[i]

숫자 n이 있다고 가정합니다. 임의의 위치에 있는 문자가 바로 다음 문자보다 사전순으로 커야 하도록 길이가 n+1인 소문자 문자열을 확인해야 합니다. 따라서 입력이 15와 같으면 출력은 ponmlkjihgfedcba가 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − temp_str :=빈 문자열 추가:=n 모드 26 =1이면 26 -(extra + 1) ~ 25 범위의 i에 대해 temp_str :=temp_str + str[i] count :=n / 26(정수 나누기) 범위 1에 있는 i가 + 1을 계산하려

소문자 ASCII 문자가 포함된 문자열이 있다고 가정하면 이 문자열의 고유한 연속 회문 하위 문자열을 모두 찾아야 합니다. 따라서 입력이 bddaaa와 같으면 출력은 [a, aa, aaa, b, d, dd]가 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − m :=새 지도 n :=s의 크기 matrix :=n개의 0으로 구성된 두 개의 행 만들기 s :=@ 연결 s 연결 # 0에서 1 사이의 j에 대해 다음을 수행합니다. 온도 :=0 행렬[j, 0] :=0 i :=1 내가 <=n일 때, 하는 동안 s[i - tem

숫자 배열 A가 있다고 가정하고 배열에서 i번째 요소를 삭제한 후 배열이 좋은 배열이 되도록 이 배열의 모든 인덱스를 찾아야 합니다. 우리는 다음을 명심해야 합니다 - 좋은 배열은 다른 모든 요소의 합과 같은 요소가 있는 배열입니다. 1 기반 인덱싱이 여기에 사용됩니다. 따라서 입력이 [10, 4, 6, 2]와 같으면 출력은 [1,4]가 됩니다. A[1]을 제거하면 배열이 [4, 6, 2]가 되고 6 =4+2이므로 양호합니다. A[4]를 삭제하면 배열이 [10, 4, 6]처럼 보이고 10 =4+6처럼 좋습니다. 이 문제를 해

문자열이 있다고 가정합니다. 그 문자열에서 회문 하위 문자열을 모두 찾아야 합니다. 여기서 aa와 aa는 하나가 아닌 두 개의 하위 문자열로 간주됩니다. 따라서 입력이 재분배기와 같으면 출력은 [r, e, ​​d, i, v, ivi, divid, edivide, redivider가 됩니다. , i, d, e, ​​r] 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − v :=새 목록 위치 :=0.0 pos

이진 2D 행렬이 있다고 가정하면 이제 0으로 채워진 모든 직사각형의 시작점과 끝점을 찾아야 합니다. 직사각형은 분리되어 있고 서로 닿지는 않지만 배열 경계에 닿을 수 있다는 점을 명심해야 합니다. 요소가 하나만 있는 직사각형도 가능합니다. 따라서 입력이 다음과 같으면 - 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 출력은 [[0, 1, 0, 1], [0,

다음과 같은 문자 매핑이 있다고 가정합니다. 여기에서 1에서 9까지의 각 숫자는 소수의 문자에 매핑됩니다. 1 -> ['A', 'B', 'C'] 2 -> ['D', 'E', 'F'] 3 -> ['G', 'H', 'I'] 4 -> ['J', 'K', 'L'] 5 -> ['M', 'N', 'O']

양수 배열이 있다고 가정합니다. 항목이 먼저 엄격하게 감소하는 시퀀스를 생성한 다음 엄격하게 증가하는 정수 시퀀스를 생성하는 포인트/아이템을 확인해야 합니다. 이것들은 다음과 같은 속성입니다:시퀀스의 길이가 최소 2여야 한다는 것을 명심해야 합니다. 또한 감소 시퀀스의 마지막 값이 증가 시퀀스의 첫 번째 값이 되도록 주의했습니다. 따라서 입력이 {5, 4, 3, 4}와 같으면 {5, 4, 3}은 엄격하게 감소하고 {3, 4}는 엄격하게 증가하므로 출력은 3이 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − 증가:

크기가 N인 배열이 있다고 가정합니다. 배열을 동일한 곱을 갖는 두 개의 다른 하위 배열로 나누는 요소를 찾아야 합니다. 그러한 파티션이 가능하지 않으면 -1을 반환합니다. 따라서 입력이 [2,5,3,2,5]와 같으면 출력은 3이 되고 하위 배열은 {2, 5} 및 {2, 5}입니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − n :=배열의 크기 multiply_pref :=새 목록 multiply_pref 끝에 array[0] 삽입 1~n 범위의 i에 대해 multiply_pref[i-1]*array[i]를 배수의

두 개의 숫자 a와 b가 있다고 가정하고 [1, a] 범위의 값을 포함하는 배열을 찾아야 하고 재귀 병합 정렬 함수의 호출이 정확히 b개 필요합니다. 따라서 입력이 a =10, b =15인 경우 출력은 [3,1,4,6,2,8,5,9,10,7]이 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − solve() 함수를 정의합니다. 왼쪽, 오른쪽, 배열, b b <1 또는 왼쪽 + 1이 오른쪽과 같으면 반환 b :=b - 2 중간 :=(왼쪽 + 오른쪽) / 2 temp :=배열[중간 - 1] 배열[중간-1] :=배열

Bitonic 시퀀스가 ​​있다고 가정하고 Bitonic Point를 찾아야 합니다. 우리가 알고 있듯이 Bitonic Sequence는 처음에는 엄격하게 증가하고 특정 지점 이후에는 엄격하게 감소하는 숫자의 시퀀스입니다. 이 포인트는 바이토닉 포인트입니다. 증가하거나 감소하는 시퀀스의 경우에만 비트코인 ​​포인트를 사용할 수 없습니다. 따라서 입력이 [7, 8, 9, 12, 10, 6, 3, 2]와 같으면 출력은 12가 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − binary_search(array, l, r

정수 유형 요소의 배열이 제공되고 작업은 두 숫자를 곱하여 형성된 최대 요인을 찾는 것입니다. 즉, 먼저 배열과 같은 계산 외적에 있는 숫자를 곱한 다음 해당 숫자의 요인을 계산하고 다음을 확인합니다. 모든 요소 중에서 최대 요소입니다. 입력 int arr[] = {3, 2, 10} 출력 Maximum factors formed by two numbers are: 8 설명 내부 외적 계산, 즉 3 * 2 =6, 3 * 10 =30, 2 * 10 =20 1, 2, 4,5, 10, 20. 6은 총 4개, 20개는 총 6

SymPy는 기호 수학을 위한 Python 라이브러리입니다. 이해하고 쉽게 확장할 수 있도록 코드를 가능한 한 단순하게 유지하면서 완전한 기능을 갖춘 컴퓨터 대수 시스템(CAS)이 되는 것을 목표로 합니다. SymPy는 전적으로 Python으로 작성되었습니다. SymPy는 임의의 부동 소수점 연산을 위한 순수 Python 라이브러리인 mpmath에만 의존하므로 사용하기 쉽습니다. #sympy 모듈 설치 pip install sympy SymPy는 Rational 및 Integer와 같은 숫자 유형을 정의합니다. Rational 클

데이터의 독립변수나 특징에 적용하는 데이터 전처리 단계입니다. 기본적으로 특정 범위 내에서 데이터를 정규화하는 데 도움이 됩니다. 왜 확장해야 하나요? 대부분의 경우 데이터 세트에는 크기, 단위 및 범위가 매우 다양한 기능이 포함됩니다. 그러나 대부분의 기계 학습 알고리즘은 계산에서 두 데이터 포인트 사이의 유클리드 거리를 사용하므로 이것이 문제입니다. 그대로 두면 이러한 알고리즘은 단위를 무시하고 기능의 크기만 취합니다. 결과는 5kg과 5000gms의 다른 단위에 따라 크게 다를 것입니다. 크기가 큰 지형지물은 크기가 작은

이미지 분류는 −와 같은 방법을 사용하여 이미지를 해당 카테고리 클래스로 분류하는 방법입니다. 처음부터 소규모 네트워크 교육 VGG16을 사용하여 모델의 최상위 레이어 미세 조정 예 #First, include following libraries: # Importing all necessary libraries from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2

다항식 회귀는 독립 변수 x와 종속 변수 y 간의 관계가 n차 다항식으로 모델링되는 선형 회귀의 한 형태입니다. 다항식 회귀는 x 값과 y의 해당 조건부 평균 사이의 비선형 관계에 적합하며 E(y |x)로 표시됩니다. 예 # Importing the libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # Importing the dataset datas = pd.read_csv('data.csv') datas # divide

많은 복잡한 문제의 기본 문제 중 하나는 파이썬의 목록에서 특정 숫자보다 큰 숫자를 찾는 것인데 흔히 접하게 됩니다. 예시 # find number of elements > k using for loop # initializing list test_list = [1, 7, 5, 6, 3, 8] # initializing k k = 4 # printing list print ("The list : " + str(test_list)) # using for loop to get numbers > k count

프로그램의 출력을 표시하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 데이터는 사람이 읽을 수 있는 형식으로 인쇄하거나 나중에 사용할 수 있도록 파일에 기록할 수 있습니다. 때때로 사용자는 단순히 공백으로 구분된 값을 인쇄하는 것보다 출력 형식을 더 많이 제어하기를 원합니다. 출력 형식을 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 형식화된 문자열 리터럴을 사용하려면 여는 따옴표 또는 삼중 따옴표 앞에 f 또는 F로 문자열을 시작합니다. 문자열의 str.format() 메서드는 사용자가 더 멋진 출력을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 사용자가 원하는