간격 목록이 있다고 가정합니다. 이 목록에서 간격[i]에는 [시작, 끝] 값이 있습니다. 다른 간격에 포함된 간격의 수를 찾아야 합니다. 한 번만 계산되어야 하는 여러 다른 간격에 포함된 간격이 있는 경우. 구간 [s0, e0]은 s0 ≤ s1 및 e0 ≥ e1일 때 다른 구간 [s1, e1] 안에 있습니다. 따라서 입력이 간격 =[[2, 6],[3, 4],[4, 7],[5, 5]]와 같으면 출력은 [3, 4] 및 [ 5, 5]는 각각 [2, 6]과 [4, 7] 안에 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. −

2D 이진 행렬이 있다고 가정합니다. 모든 요소가 1인 행렬에 있는 정사각형 부분행렬의 총 수를 찾아야 합니다. 따라서 입력이 다음과 같으면 0 1 1 0 1 1 1(2 × 2) 정사각형과 4(1 × 1) 정사각형이 있기 때문에 출력은 5가 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − 매트가 비어 있으면 0을 반환 c :=0 0 범위에서 매트의 행 수까지 i에 대해 0 범위에서 매트의 열 수까지의 j에 대해 다음을 수행합니다. mat[i,j]가 1이면 i가 0이거나 j가 0이면 c :=c + 1

이진 문자열 s가 있다고 가정합니다. 1만 포함하는 부분 문자열의 수를 찾아야 합니다. 답이 너무 크면 결과를 10^9+7로 수정합니다. 따라서 입력이 s =100111과 같으면 1만 포함하는 하위 문자열이 [1, 1, 1, 1, 11이기 때문에 출력은 7이 됩니다. , 11 및 111] 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − a :=0 카운트:=0 0 ~ s - 1 크기 범위의 i에 대해 s[i]가 0과 같으면 a :=0 그렇지 않으면 a :=a + 1 count :=count + 반환 횟수 예시

nums라고 하는 양수 목록이 있다고 가정합니다. 이제 a ≤ b인 두 값 a와 b를 제거하고 a

리본 길이를 나타내는 양수 목록과 하나의 값 k가 있다고 가정합니다. 우리는 원하는 만큼 리본을자를 수 있습니다. 길이가 r인 k개의 리본을 가질 수 있도록 가장 큰 길이 r을 찾아야 합니다. 이러한 솔루션을 찾을 수 없으면 -1을 반환합니다. 따라서 입력이 리본 =[1, 2, 5, 7, 15] k =5와 같으면 크기 15의 리본을 길이가 5인 3개의 조각으로자를 수 있으므로 출력은 5가 됩니다. 그런 다음 크기 7의 리본을 크기 2와 5로 자릅니다. 그리고 크기 5의 리본이 하나 더 있으므로 크기 5의 리본이 총 5개 있습니다.

rodLen이라는 막대 길이 목록이 있다고 가정합니다. 길이당 이익과 절단당 비용을 나타내는 이익과 비용이라는 또 다른 두 개의 정수가 있습니다. 막대의 단위 길이당 이익을 얻을 수 있지만 길이가 모두 같은 막대만 판매할 수 있습니다. 막대의 길이가 정수가 되도록 두 조각으로 절단할 수도 있지만 절단할 때마다 비용을 지불해야 합니다. 우리는 원하는 만큼 막대를자를 수 있습니다. 우리는 우리가 만들 수 있는 최대의 이익을 찾아야 합니다. 따라서 입력이 rodLen =[7, 10] 이익 =6 비용 =4와 같으면 출력은 82가 됩니다.

두 개의 소문자 문자열 s와 t가 있다고 가정하고 이제 이 두 문자열에서 문자를 삭제할 수 있는 작업을 고려합니다. s와 t를 같게 만드는 데 필요한 최소 연산 수를 찾아야 합니다. 따라서 입력이 s =pipe t =ripe와 같으면 출력은 2가 됩니다. s에서 p를 삭제하고 t에서 r을 삭제하여 이러한 문자열을 동일한 ipe로 만들 수 있기 때문입니다 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − m :=s의 크기 n :=t의 크기 dp() 함수를 정의합니다. i, j i가 m과 같으면 n - j를 반환 그렇지 않으

nums라고 하는 양수 값이 있고 양수 k도 있는 목록이 있다고 가정합니다. 나머지 요소의 합이 k로 나눌 수 있도록 num에서 삭제할 수 있는 가장 짧은 하위 목록(비어 있을 수 있음)의 길이를 찾아야 합니다. 그러나 전체 목록을 제거할 수는 없습니다. 삭제할 하위 목록이 없으면 -1을 반환합니다. 따라서 입력이 nums =[5,8,6,3] k =8과 같으면 [5,8,6,3] 요소의 현재 합이 22이기 때문에 출력은 1이 됩니다. 길이가 1인 하위 목록 [6]을 제거하면 합계는 16이며 8로 나눌 수 있습니다. 이 문제를 해결

문자열 s가 있다고 가정하고 s의 비어 있지 않은 고유한 하위 문자열의 수를 찾아야 합니다. 따라서 입력이 s =abaa와 같으면 하위 문자열이 [a, b, ab, ba, aa, aba, 이기 때문에 출력은 8이 됩니다. 바아, 아바아]. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − trie :=새 지도 n :=s의 크기 0 ~ n - 1 범위의 i에 대해 curr :=시도 i ~ n - 1 범위의 j에 대해 c :=s[j] c가 curr에 없으면 curr[c] :=새 지도 curr :=curr[c] curr[*

소문자 문자열 s가 있다고 가정합니다. 이제 s의 모든 문자를 삭제, 삽입 또는 업데이트할 수 있는 작업을 고려하십시오. 모든 문자열 t에 대해 s =(t 연결 t)를 만드는 데 필요한 최소 작업 수를 계산해야 합니다. 따라서 입력이 s =pqrxqsr과 같으면 출력은 2가 됩니다. x를 p로 업데이트하고 s를 삭제할 수 있기 때문에 s는 pqrpqr이고 이것은 s =t는 t =pqr에 대해 t를 연결합니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. − edit_distance() 함수를 정의합니다. s1, s2가 걸립

특정 시계열 빈도로 DateTimeIndex에서 분을 추출하려면 DateTimeIndex.minute를 사용하세요. 재산. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 6이고 빈도가 T 즉 분인 DatetimeIndex를 만듭니다. 시간대는 호주/시드니입니다 - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:55', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='T') DateTim

특정 시계열 빈도로 DateTimeIndex에서 초를 추출하려면 DateTimeIndex.second를 사용하세요. 재산. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 6이고 빈도가 S 즉 초인 DatetimeIndex를 만듭니다. 시간대는 호주/시드니입니다 - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='S') DateTim

특정 시계열 빈도로 DateTimeIndex에서 마이크로초를 추출하려면 DateTimeIndex.microsecond를 사용하세요. 재산. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 마침표가 6이고 빈도가 마이크로초인 DatetimeIndex를 만듭니다. 시간대는 호주/시드니입니다 - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='us'

python datetime.date 객체의 numpy 배열을 반환하려면 datetimeindex.date를 사용하세요. Pandas의 속성 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 3이고 빈도가 나노초인 DatetimeIndex를 생성합니다(예:나노초 −). datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=3, tz='Australia/Sydney', freq='ns') DateT

값 h와 블랙리스트라는 숫자 목록이 있다고 가정합니다. 우리는 현재 높이 h에 있고 작은 공을 높이 0으로 옮기는 게임을 하고 있습니다. 이제 짝수 라운드(0부터 시작)에서 공을 1, 2 또는 4 계단 아래로 이동할 수 있습니다. 홀수 라운드에서는 공을 1, 3, 4계단 아래로 이동할 수 있습니다. 일부 레벨은 블랙리스트에 있습니다. 따라서 공이 거기에 도달하면 즉시 죽습니다. 공이 높이 0에서 아래로 이동할 수 있는 방법의 수를 찾아야 합니다. 답이 너무 크면 결과를 10^9 + 7로 수정합니다. 따라서 입력이 h =5 블랙리스

특정 시계열 빈도로 DateTimeIndex에서 나노초를 추출하려면 DateTimeIndex.nanosecond를 사용하세요. 재산. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 6이고 빈도가 ns인 DatetimeIndex를 만듭니다. 즉, 나노초 − datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='ns') DateTimeInd

python datetime.time 객체의 numpy 배열을 반환하려면 datetimeindex.time을 사용하세요. Pandas의 속성 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 마침표가 3이고 빈도가 나노초인 DatetimeIndex를 만듭니다. 시간대는 호주/시드니입니다 - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=3, tz='Australia/Sydney', freq='ns')

시간대 정보가 있는 python datetime.time 객체의 numpy 배열을 반환하려면 datetimeindex.timetz를 사용하세요. 재산. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 마침표가 5이고 빈도가 나노초인 DatetimeIndex를 생성합니다(예:나노초 −). datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Sydney', freq='ns')

센서 메트릭을 나타내는 두 개의 목록 nums1과 nums2가 있다고 가정합니다. 각 목록은 고유한 값을 포함하므로 ≠ b. 이 두 목록 중 하나는 정확한 센서 메트릭을 보유하고 있지만 다른 하나는 결함을 포함하고 있습니다. 잘못된 목록에서 마지막 값이 아닌 하나의 값이 삭제되고 해당 목록의 끝에 잘못된 값이 배치되었습니다. 떨어졌던 실제 값을 찾아야 합니다. 따라서 입력이 nums1 =[5, 10, 15] nums2 =[10, 15, 8]과 같으면 첫 번째 목록 nums1이 실제 값 =[5, 10, 15]를 보유하므로 출력은 5

특정 시계열 빈도로 DateTimeIndex에서 서수 날짜를 추출하려면 DateTimeIndex.dayofyear를 사용하세요. 재산 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 6이고 빈도가 D 즉 day −인 DatetimeIndex를 만듭니다. datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='D') DateTimeIndex