nums라고 하는 양의 정수로 구성된 비감소 배열과 정수 K가 있다고 가정하면 이 배열을 길이가 K 이상인 하나 이상의 분리된 증가 부분 시퀀스로 나눌 수 있는지 알아내야 합니다. 따라서 입력이 nums =[1,2,2,3,3,4,4], K =3과 같으면 이 배열은 [1, 2,3,4] 및 [2,3,4] 길이가 각각 3 이상입니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − d :=새 지도 요구:=0 숫자로 된 각 i에 대해 수행 i가 d에 없으면 0이 아닌 경우 d[i]:=1 그렇지 않

N 코스가 있고 1에서 N까지 레이블이 지정되어 있다고 가정합니다. 또한 관계 배열을 제공했습니다. 여기서 관계[i] =[X, Y]는 코스 X와 코스 Y 사이의 전제 관계를 나타냅니다. 따라서 이것은 의미합니다. 과정 X는 과정 Y보다 먼저 공부해야 합니다. 우리가 공부하는 과정의 모든 전제 조건을 공부했다면 한 학기에 원하는 수의 과정을 공부할 수 있습니다. 우리는 모든 과정을 공부하는 데 필요한 최소 학기 수를 찾아야 합니다. 그리고 모든 과정을 공부할 방법이 없다면 -1을 반환합니다. 따라서 입력이 N =3, 관계식 =[[

두 개의 문자열 str1과 str2가 있다고 가정합니다. 그리고 길이가 같으므로 0개 이상의 변환을 수행하여 str1을 str2로 변환할 수 있는지 확인해야 합니다. 한 번의 변환으로 str1에서 한 문자의 모든 발생을 다른 소문자 영어 문자로 변환할 수 있습니다. str1을 str2로 변환할 수 있는지 여부를 확인해야 합니다. 따라서 입력이 str1 =aabcc, str2 =ccdee와 같으면 c를 e로 변환한 다음 b를 d로 변환한 다음 a를 c로 변환하여 출력이 true가 됩니다. . 여기서 전환 순서가 중요하다는 점을 명

한 마을에 n개의 집이 있다고 가정합니다. 우리는 우물을 만들고 파이프를 설치하여 모든 집에 물을 공급해야 합니다. 각 집 i에 대해, 우리는 그 안에 우물을 지을 수 있고, 건축 비용은 우물[i]이 될 것입니다. 또는 다른 우물에서 물을 파이프로 보낼 수 있습니다. 집 사이에 파이프를 설치하는 비용은 배열 파이프로 표시되며 각 파이프[i]는 [house1, house2, cost]는 파이프를 사용하여 house1과 house2를 연결하는 비용을 나타냅니다. 이러한 연결은 양방향입니다. 우리는 모든 집에 물을 공급하기 위한 최소 총

하나의 행렬이 있다고 가정합니다. 가장 긴 증가 경로의 길이를 찾아야 합니다. 각 셀에서 왼쪽, 오른쪽, 위 또는 아래의 네 가지 방향으로 이동할 수 있습니다. 대각선으로 이동하거나 경계 밖으로 이동할 수 없습니다. 따라서 입력이 다음과 같으면 9 9 4 6 6 8 2 1 1 가장 긴 증가 경로가 [3, 4, 5, 6]이므로 출력은 4가 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − 함수 solve()를 정의합니다. 이것은 i,j,matrix가 필요합니다. dp[i,j]가 0이 아니면 반

LFU(최소 자주 사용됨) 캐시 시스템에 대한 데이터 구조를 설계하고 구현한다고 가정합니다. 다음 작업을 지원해야 합니다. - get(key) – 키가 캐시에 있으면 키 값을 가져오는 데 사용되며, 그렇지 않으면 -1을 반환합니다. put(key, value) – 키가 아직 없는 경우 값을 설정하거나 삽입하는 데 사용됩니다. 캐시가 최대 용량에 도달하면 새 요소를 삽입하기 전에 가장 적게 사용되는 요소를 무효화해야 합니다. 따라서 LFUCache가 용량 2로 초기화되고 이러한 메서드를 호출하면 cache.put(1

Python은 Python 환경에서 직접 Excel 파일을 사용하는 데 도움이 됩니다. Excel에서 각 셀 또는 셀 범위를 참조하고 해당 셀에 산술 연산자를 적용할 수 있습니다. 이러한 작업의 결과는 Python 프로그램에서 위치를 지정할 수 있는 일부 셀에 저장할 수도 있습니다. 아래 예제에서는 Excel의 내장 함수를 사용하여 다양한 산술 연산을 수행합니다. 셀 내부의 숫자의 합계 또는 평균과 같습니다. 결과는 특정 위치에도 저장됩니다. 통합 문서를 열고 활성 상태로 표시하는 openpyxl 모듈을 사용합니다. 그런 다음 미

TKinter는 Python에서 GUI 프로그래밍에 사용되는 Python 모듈입니다. Canvas를 만들고 많은 속성과 동작이 포함된 UI 구성 요소를 배치합니다. 이 기사에서는 에세이 파일 질문 기능을 사용하여 Python 프로그램을 통해 생성된 파일을 로컬 드라이브에 저장하는 방법을 살펴봅니다. 먼저 TTK 점 버튼 기능을 사용하여 버튼을 다시 배치하는 캔버스를 만듭니다. 그런 다음 Ask fine을 사용하여 파일 유형을 정의하고 파일을 로컬 드라이브의 위치에 저장하는 다른 함수를 선언합니다. 예시 from tkinter im

숫자만 포함된 목록이 있습니다. 첫 번째 숫자에서 다음 숫자로, 그리고 다음 숫자로 계속 이동하는 목록에서 일련의 숫자 집합의 평균을 얻을 계획입니다. 예시 아래 예는 목록의 4개 길이 연속 요소 각각의 평균을 찾는 요구 사항을 단순화합니다. Given list: [10,12,14,16,18,20,22,24,26] Average of every segment of 4 consecutive numbers: [13.0, 15.0, 17.0, 19.0, 21.0, 23.0] 합계 및 범위 포함 우리는 목록 이해 접근 방식을 사용하

Python에서 클래스를 인스턴스화할 때 모든 변수와 함수도 인스턴스화된 새 클래스로 상속됩니다. 그러나 부모 클래스의 일부 변수가 자식 클래스에 상속되는 것을 원하지 않는 경우가 있을 수 있습니다. 이 기사에서는 이를 수행하는 두 가지 방법을 살펴보겠습니다. 인스턴스화 예 아래 예에서 우리는 주어진 클래스에서 인스턴스가 가열되는 방식과 인스턴스화된 모든 클래스에서 변수가 공유되는 방식을 보여줍니다. class MyClass:listA=[]# 두 클래스 모두 인스턴스화x =MyClass()y =MyClass()# 두 클래스 모두

이 모듈은 새 요소를 삽입할 때마다 목록을 정렬할 필요 없이 정렬된 순서로 목록을 유지 관리할 수 있도록 지원합니다. insort_left 및 insort_right라는 두 가지 기능에 중점을 둘 것입니다. insort_left 이 함수는 필요한 위치에 숫자를 삽입한 후 정렬된 목록을 반환하며 요소가 목록에 이미 있는 경우 가장 왼쪽 가능한 위치에 요소를 삽입합니다. 이 함수는 작업해야 하는 목록, 삽입할 번호, 고려할 목록의 시작 위치, 고려해야 할 끝 위치의 4가지 인수를 취합니다. 시작 위치와 끝 위치의 기본값은 각각 0과

우리는 배열이 동일한 크기인 경우 서로 다른 배열 간의 산술 연산이 매월 발생한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 모양에 1이 붙은 더 작은 ndim으로 배열을 채워 배열 중 하나를 향상시켜 크기가 같지 않은 지우기를 수행하고 여전히 산술 연산을 적용할 수 있는 시나리오가 있습니다. 따라서 기본적으로 브로드캐스팅과 배열은 모양을 원하는 모양으로 변경하는 것을 의미합니다. 배열 Boradcasting의 규칙 다른 것보다 작은 ndim을 가진 배열은 모양에 1이 추가됩니다. 출력 모양의 각 차원의 크기는 해당 차원의 입력 크기

목록의 요소를 목록 자체로 변환해야 하는 상황이 있을 수 있습니다. 즉, 요소도 목록이므로 중첩된 목록을 만듭니다. 반복 사용 이것은 목록의 각 요소를 가져와 목록 형식으로 변환하는 새로운 접근 방식입니다. 이를 달성하기 위해 임시 목록을 사용합니다. 마지막으로 목록으로 변환되는 이러한 모든 요소는 함께 그룹화되어 필요한 목록 목록을 만듭니다. 예시 listA = ['Mon','Tue','Wed','Thu','Fri'] print("Given lis

목록이 제공되었지만 사전으로 변환하려고 한다고 가정합니다. 딕셔너리 요소는 두 개의 값을 보유하며 키 값 쌍이라고 하며 값의 경우에 사용합니다. 목록의 요소는 키가 되고 non은 자리 표시자로 남습니다. 딕셔너리 사용 dict() 생성자는 Python에서 사전을 만듭니다. 그래서 우리는 그것을 사용하여 사전을 만들 것입니다. fromkeys 메소드는 사전 요소를 생성하는 데 사용됩니다. 예시 listA = ["Mon","Tue","Wed","Thu","

두 개의 파이썬 사전은 그들 사이에 몇 가지 공통 키를 포함할 수 있습니다. 이 기사에서는 주어진 두 사전에 있는 키의 차이를 얻는 방법을 찾을 것입니다. 세트 포함 여기서 우리는 두 개의 딕셔너리를 가져와서 set 함수를 적용합니다. 그런 다음 두 세트를 빼서 차이를 구합니다. 우리는 첫 번째 사전에서 두 번째 사전을 빼고 첫 번째 사전 양식을 두 번째로 빼서 두 가지 방법으로 수행합니다. 일반적이지 않은 키는 결과 집합에 나열됩니다. 예시 dictA = {'1': 'Mon', '2':

파이썬의 print() 함수는 항상 개행을 생성합니다. 그러나 끝에 새 줄 대신 다른 문자를 넣을 수 있는 이 함수에 대한 매개변수도 있습니다. 이 기사에서는 이 매개변수에 대한 다양한 옵션을 살펴보겠습니다. 예시 아래 예에서 end 매개변수에 값을 할당하고 그 결과를 볼 수 있는 다양한 방법을 볼 수 있습니다. print("Welcome to ") print("Tutorialspoint") print("Welcome to ", end = ' ') print(&

abs()와 fabs()는 숫자의 절대값을 제공하는 수학 함수를 나타냅니다. 그러나 아래 예에서 탐색할 수 있는 두 가지 모두에 미묘한 차이가 있습니다. 예 abs() 함수는 제공된 값에 따라 절대값을 정수 또는 부동 소수점 값으로 반환합니다. 그러나 fabs) 함수는 정수 또는 부동 소수점이 매개변수로 제공되었는지 여부에 관계없이 항상 값을 부동 소수점으로 반환합니다. import math n = -23 print(abs(n)) print(math.fabs(n)) n = 21.4 print(abs(n)) print(math.

때로는 Python 사전에서 특정 기준에 따라 사전의 특정 키를 필터링해야 할 수도 있습니다. 이 기사에서는 Python 사전에서 키를 필터링하는 방법을 살펴봅니다. for 및 in 이 접근 방식에서는 필터링할 키 값을 목록에 넣습니다. 그런 다음 목록의 각 요소를 반복하고 주어진 사전에 존재하는지 확인합니다. 사전에서 찾은 이러한 값을 포함하는 결과 사전을 만듭니다. 예 dictA= {'Mon':'Phy','Tue':'chem','Wed':'Math&

데이터 정리 활동의 일부로 때때로 목록에 있는 정수를 제거해야 할 수도 있습니다. 이 기사에서 우리는 float와 integer를 모두 포함하는 배열을 가질 것입니다. 배열에서 정수를 제거하고 부동 소수점을 인쇄합니다. astype 사용 astype 함수는 배열의 요소가 정수인지 여부를 찾는 데 사용됩니다. 따라서 배열에서 요소를 유지하거나 제거하고 결과 집합에 저장하기로 결정합니다. 예 import numpy as np # initialising array A_array = np.array([3.2, 5.5, 2.0, 4.1,

Pandas는 데이터 정리, 데이터 분석 등에 널리 사용되는 파이썬 라이브러리입니다. 이 기사에서는 쿼리 메서드를 사용하여 주어진 데이터 세트에서 특정 데이터를 가져오는 방법을 살펴보겠습니다. 쿼리 안에 단일 조건과 다중 조건이 모두 있을 수 있습니다. 데이터 읽기 먼저 pandas 라이브러리를 사용하여 pandas 데이터 프레임으로 데이터를 읽어 보겠습니다. 아래 프로그램이 바로 그 역할을 합니다. 예시 import pandas as pd # Reading data frame from csv file data = pd.read