Pythonで正の積を持つサブ配列の最大長を見つけるプログラム
numsという配列があるとすると、そのすべての要素の積が正であるサブ配列の最大長を見つける必要があります。正の積を持つサブアレイの最大長を見つける必要があります。
したがって、入力がnums =[2、-2、-4,5、-3]の場合、最初の4つの要素が正の積のサブ配列を形成しているため、出力は4になります。
これを解決するには、次の手順に従います:
- 関数util()を定義します。これには時間がかかります、e
- neg:=0
- ns:=-1、ne:=-1
- sからeの範囲のiについては、
- nums [i] <0の場合、
- neg:=neg + 1
- nsが-1と同じ場合、
- ns:=i
- ne:=i
- nums [i] <0の場合、
- 負の値が偶数の場合、
- return e-s + 1
- それ以外の場合、
- e-nsとne-sの最大値を返す
- メインの方法から、次の手順を実行します-
- ans:=0
- s:=-1、e:=-1
- 0からnumsのサイズの範囲のiの場合は、
- nums [i]が0と同じでなく、sが-1と同じである場合、
- s:=i
- それ以外の場合、nums [i]が0と同じで、sが-1と同じでない場合、
- e:=i-1
- ans:=ansとutil(s、e)の最大数
- s:=-1、e:=-1
- nums [i]が0と同じでなく、sが-1と同じである場合、
- sが-1と同じでなく、eが-1と同じである場合、
- e:=numsのサイズ-1
- ans:=ansとutil(s、e)の最大数
- 回答を返す
理解を深めるために、次の実装を見てみましょう。
例
def util(s, e): neg = 0 ns, ne = -1, -1 for i in range(s, e+1): if nums[i]<0: neg += 1 if ns == -1: ns = i ne = i if neg == 0 or neg %2 == 0: return e-s+1 else: return max(e-ns, ne-s) def solve(nums): ans = 0 s, e = -1, -1 for i in range(len(nums)): if nums[i]!=0 and s == -1: s = i elif nums[i]==0 and s != -1: e = i-1 ans = max(ans, util(s, e)) s = -1 e = -1 if s!= -1 and e == -1: e = len(nums)-1 ans = max(ans, util(s, e)) return ans nums = [2,-2,-4,5,-3] print(solve(nums))
入力
[2,-2,-4,5,-3]
出力
4
-
Pythonを使用して最大の確率でパスを見つけるプログラム
n個のノード(ノードには0から番号が付けられます)を持つ無向加重グラフがあるとします。このグラフは、エッジリストを使用して入力として与えられ、各エッジeについて、そのエッジ確率[e]を通過する成功の確率があります。開始ノードと終了ノードもあります。最初から最後まで成功の確率が最大のパスを見つけて、成功の確率を返す必要があります。パスが見つからない場合は、0を返します。 したがって、入力が次のような場合 ノード0から2へのパスが2つあるため、出力は0.24になります。1つは確率0.2、もう1つはノード1を経由するパスの確率は0.4 * 0.6 =0.24で、これが最大です。 これを解
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Pythonでの最大製品サブ配列
numsという整数配列があるとすると、最大の積を持つ配列(少なくとも1つの数値を含む)内で連続するサブ配列を見つける必要があります。したがって、配列が[2,3、-2,4]の場合、連続するサブ配列[2,3]の積が最大になるため、出力は6になります。 これを解決するには、次の手順に従います- max_list:=サイズ番号のリスト、0で埋める min_list:=サイズ番号のリスト、0で埋める max_list [0]:=nums[0]およびmin_list[0]:=nums [0] 1からnumsの長さのiの場合 max_list [i] =max_list [i-1] * num