세 자리 이상의 숫자는 쉼표를 사용하여 적절하게 표시해야 하는 경우가 많습니다. 이는 주로 회계 산업과 금융 영역에서 요구되는 사항입니다. 이 기사에서는 Python 프로그램을 사용하여 적절한 위치에 쉼표를 삽입하는 방법을 살펴보겠습니다. 천 단위 구분 기호로 쉼표를 삽입하는 것을 목표로 합니다. 포맷 기능 이 요구 사항을 달성하기 위해 아래 설정과 함께 python의 형식 기능을 사용할 수 있습니다. (f"{num:,d}") : is the format specifier D is the thousand sepa

Academics에서는 평가 후 학생의 성적을 찾는 것이 일반적인 요구 사항입니다. 이 기사에서는 채점 기준에 따라 성적을 할당하는 Python 프로그램을 만들 것입니다. A 등급 계산기라고 부를 것입니다. 채점 기준 아래는 프로그램에 대해 선택한 등급 기준입니다. score >= 90 : "O" score >= 80 : "A+" score >= 70 : "A" score >= 60 : "B+" score >= 50 : "B

그래프를 그리는 Python의 라이브러리에는 차트를 제공할 뿐만 아니라 플래그와 같은 다른 다이어그램을 그릴 수 있는 유연성도 제공하는 매우 광범위한 기능이 있습니다. 그런 의미에서 이러한 모듈에는 예술적인 감각이 있습니다. 이 기사에서는 numpy 및 matplotlib 라이브러리를 사용하여 인도 국기를 그리는 방법을 볼 것입니다. 접근법 너비가 같은 직사각형 3개를 만들고 적절한 색상과 테두리로 그립니다. pyplot 기능을 사용하여 가운데 직사각형의 중심에 Ashok Chakra의 원을 그립니다. numpy와

파이썬의 for 루프와 범위 기능을 활용하여 다양한 for 피라미드 구조를 그릴 수 있습니다. 접근 방식의 핵심은 피라미드 구조를 그리기 위해 선택한 기호의 위치에 대해 수직 및 수평 공간을 모두 남겨두는 적절한 for 루프를 설계하는 것입니다. 패턴 -1 직각 기반 패턴을 그립니다. 예 def pyramid(p):    for m in range(0, p):       for n in range(0, m+1):          print(&

배열에서 피크 요소를 찾아야 한다고 가정합니다. 피크 요소는 이웃보다 큰 요소입니다. nums[i] ≠ nums[i+1]인 입력 배열 nums가 있다고 가정하고 피크 요소를 검색하고 해당 인덱스를 반환합니다. 배열은 여러 피크 요소를 보유할 수 있으며, 이 경우 피크 요소 중 하나에 대한 인덱스를 반환합니다. nums[-1] =nums[n] =-∞라고 상상할 수 있습니다. 따라서 배열이 [1,2,1,3,5,6,4]와 같으면 피크 요소는 1 또는 5여야 ​​합니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − low :=0

그리드가 있다고 가정하고 0과 1은 거의 없습니다. 섬의 수를 세어야 합니다. 섬은 물로 둘러싸여 있고 인접한 육지를 수평 또는 수직으로 연결하여 형성된 곳입니다. 그리드의 네 모서리가 모두 물로 둘러싸여 있다고 가정할 수 있습니다. 그리드가 다음과 같다고 가정합니다 - 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 세 개의 섬이 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − 두 가지 방법이 있습니다. 하나는 numIslands() 및 makeWater()라는 섬의 수를 계

insert(), search(), startsWith() 메서드와 같은 세 가지 기본 작업을 사용하여 tri 구조를 만들어야 한다고 가정합니다. 모든 입력이 소문자라고 가정할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같이 함수를 호출하면 출력이 표시됩니다. 트라이 트라이 =새로운 트라이() trie.insert(사과) trie.search(apple) // true를 반환합니다. trie.search(app) //거짓을 반환합니다. trie.startsWith(app) // true를 반환합니다. trie.insert(앱) trie.se

정렬되지 않은 배열이 있다고 가정하고 해당 배열에서 k번째로 큰 요소를 찾아야 합니다. 따라서 배열이 [3,2,1,5,6,4]이고 k =2이면 결과는 5가 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − 요소를 정렬합니다. k가 1이면 마지막 요소를 반환하고, 그렇지 않으면 array[n – k]를 반환합니다. 여기서 n은 배열의 크기입니다. 이해를 돕기 위해 다음 구현을 살펴보겠습니다. − 예 class Solution(object):    def findKthLargest(self, nums

이진 검색 트리가 있다고 가정합니다. BST에서 K번째로 작은 요소를 찾아야 합니다. 트리가 다음과 같다면 - 따라서 세 번째로 작은 요소를 찾으려면 k =3이고 결과는 7이 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − 노드라고 하는 하나의 빈 목록 만들기 해결(루트, 노드) 호출 return k – 노드의 첫 번째 요소 해결 방법이 생성되고 루트 및 노드 배열이 사용되며 다음과 같이 작동합니다. - 루트가 null이면 반환 해결(루트 왼쪽, 노드) 노드 배열에 루트 값 추가 해결(루트, 노드의 오른쪽)

이진 트리가 있다고 가정합니다. 주어진 두 노드의 가장 낮은 공통 조상 노드를 찾아야 합니다. 두 노드 p와 q의 LCA는 실제로 p와 q가 모두 종속된 트리에서 가장 낮은 노드입니다. 따라서 이진 트리가 [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]와 같은 경우. 나무는 다음과 같을 것입니다 - 여기서 5와 1의 LCA는 3입니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − 트리가 비어 있으면 null을 반환합니다. p와 q가 모두 루트와 같으면 루트를 반환합니다. left :=p와 q를 사용하는 루트의

1인 n 정수의 nums라는 배열이 있다고 가정합니다. output[i]가 nums[i]를 제외한 nums의 모든 요소의 곱과 같도록 배열 출력을 찾아야 합니다. 따라서 입력 배열이 [1,2,3,4]이면 출력은 [24,12,8,6]이 됩니다. 나눗셈 연산자를 사용하지 않고 해결해야 합니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − right_mul :=num과 같은 크기의 배열, 0으로 채움 right_mul의 마지막 요소 =nums의 마지막 요소 1에서 nums 길이까지의 i에 대해 right_mul[숫자의 길이 –

하나의 m x n 행렬이 있다고 가정합니다. 우리는 그 행렬에서 값을 찾는 효율적인 알고리즘을 작성해야 합니다. 이 행렬에는 다음과 같은 속성이 있습니다. - 각 행의 정수는 왼쪽에서 오른쪽으로 오름차순으로 정렬됩니다. 각 열의 정수는 위에서 아래로 오름차순으로 정렬됩니다. 따라서 행렬이 다음과 같은 경우 - 1 4 7 11 15 2 5 8 12 19 3 6 9 16 22 10 13 14 17 24 18 21 23 26 30 target이 5이면 true를 반환하고 target이 20이면 false를 반환 이

n + 1개의 정수를 포함하는 배열 num이 있다고 가정합니다. 멤버의 범위는 1에서 n까지입니다. 최소한 하나의 중복 번호가 있어야 함을 증명하십시오. 중복 번호가 하나만 있다고 가정하면 해당 중복 요소를 찾아야 합니다. 따라서 배열이 [1,3,4,2,2]와 같으면 중복 요소는 2가 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − a :=nums[0] 및 b :=nums[0] 참인 동안 a :=nums[nums[a]] b :=숫자[b] =b이면 중단 ptr :=숫자[0] ptr이 b가 아닌 동안 ptr :=숫자

정렬되지 않은 정수 목록이 있다고 가정합니다. 가장 긴 증가 부분 수열을 찾아야 합니다. 따라서 입력이 [10,9,2,5,3,7,101,18]이면 증가하는 부분 시퀀스가 ​​[2,3,7,101]이므로 출력은 4가 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − trail :=길이가 0에서 nums의 길이가 1인 배열, 0으로 채움 크기 :=0 숫자 단위의 x에 대해 i :=0, j :=크기 내가 j가 아닌 동안 중간:=i + (j - i) / 2 trails[mid]

단일 연결 목록이 있다고 가정하고 모든 홀수 노드와 짝수 노드를 그룹화해야 합니다. 여기서 우리는 노드의 값이 아니라 노드 위치에 대해 이야기하고 있습니다. 우리는 그 자리에서 그것을 하려고 노력해야 합니다. 따라서 노드가 [1,22,13,14,25]이면 결과는 [1,13,25,22,14]가 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − head가 null이거나 head의 다음이 null이면 head를 반환합니다. head1 :=머리, head2 :=머리 옆, head_beg :=머리 옆 head2의 다음이 nul

정렬되지 않은 배열이 있다고 가정합니다. 그 배열에 길이 3의 증가하는 부분수열이 존재하는지 여부를 확인해야 합니다. 공식적으로 함수는 - i, j, k가 있으면 true를 반환 arr[i]

비어 있지 않은 정수 배열이 있다고 가정합니다. k번째로 가장 빈번한 요소를 반환해야 합니다. 따라서 요소가 [1,1,1,1,2,2,3,3,3]이고 k =2이면 결과는 공식적으로 함수는 - i, j, k가 있으면 true를 반환 arr[i]

이 튜토리얼에서는 두 번째 단어보다 알파벳의 빈도가 높은 단어를 세어 출력하는 프로그램을 작성할 것입니다. 문자열과 두 개의 알파벳을 가져옵니다. 첫 번째 알파벳의 빈도가 높은 접두사가 인쇄됩니다. 그리고 출력 끝에 카운트를 표시합니다. 몇 가지 예를 살펴보겠습니다. 입력 string:- apple alphabets:- p, e 출력 ap app appl apple 4 입력 string:- apple alphabets:- e, p 출력 0 코드를 작성하는 단계를 살펴보겠습니다. 함수를 정의하고 그 안에 코드를 작성하십시오

이 튜토리얼에서는 배열에 있는 모든 요소의 빈도를 찾는 프로그램을 작성할 것입니다. 다양한 방법으로 찾을 수 있습니다. 그 중 두 가지를 살펴보겠습니다. 딕셔너리 사용 배열을 초기화합니다. 빈 dict 초기화 . 목록을 반복합니다. 요소가 사전에 없으면 값을 1로 설정합니다. . 그렇지 않으면 값을 1 증가시킵니다. . dict를 반복하여 요소와 빈도를 인쇄합니다. 예 코드를 봅시다. # intializing the list arr = [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3,

이 튜토리얼에서는 OpenWeatherMap 을 사용하여 도시의 날씨를 얻을 것입니다. API. OpenWeatherMap API를 사용하려면 API 키를 가져와야 합니다. 웹사이트에서 계정을 생성하면 받을 수 있습니다. 계정을 만들고 API 키를 받으세요. 분당 60회까지는 무료입니다. 그 이상을 원하면 지불해야 합니다. 이 튜토리얼에서는 무료 버전으로 충분합니다. 요청이 필요합니다. HTTP 요청 및 JSON용 모듈 응답과 함께 작동하는 모듈. 도시의 날씨에 따라 아래 단계를 따르세요. 요청 및 JSON 모듈을 가져옵니다