Python

文字列に含まれる単語や文字の数を計算する必要がある場合 以下は同じもののデモンストレーションです 例 my_string = "Hi there, how are you Will ? " print("The string is :") print(my_string) my_chars=0 my_words=1 for i in my_string:    my_chars=my_chars+1    if(i==' '):       my_words=my_w

順序トラバーサルを使用してツリー内の最大値を見つける必要がある場合、ルート要素を設定したり、再帰を使用して順序トラバーサルを実行したりするメソッドを使用して、バイナリツリークラスが作成されます。 クラスのインスタンスが作成され、メソッドにアクセスするために使用できます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 class BinaryTree_Struct:    def __init__(self, key=None):       self.key = key       self.left = Non

ポストオーダートラバーサルを使用して深さ優先探索を実装する必要がある場合、要素の追加、特定の要素の検索、ポストオーダートラバーサルの実行などのメソッドを使用してツリークラスが作成されます。クラスのインスタンスが作成され、メソッドにアクセスするために使用できます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 class Tree_Struct:    def __init__(self, key=None):       self.key = key       self.children = []  

ツリーのミラーコピーを作成し、幅優先探索を使用して表示する必要がある場合は、ルート要素を設定し、要素を左に挿入し、要素を右に挿入し、特定の要素を検索するメソッドを使用して、バイナリツリークラスを作成します。注文後のトラバーサルなどを実行します。クラスのインスタンスが作成され、メソッドにアクセスするために使用できます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 class BinaryTree_struct:    def __init__(self, key=None):       self.key = key    

2つの文字列を取得し、組み込み関数を使用せずに大きい文字列を表示する必要がある場合は、単純な反復と「==」演算子を使用できます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 string_1 = "Malala" string_2 = "Male" count_1 = 0 count_2 = 0 print("The first string is :") print(string_1) print("The second string is :") print(string_2) for i in string

文字列内の小文字の数をカウントする必要がある場合は、文字列を繰り返すことができます。小文字かどうかを確認したり、カウンターをインクリメントしたりできます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 my_string = "Hi there how are you" print("The string is :") print(my_string) my_counter=0 for i in my_string:    if(i.islower()):       my_counter=my_coun

特定の文字列の最初の2文字と最後の2文字から作成される新しい文字列を形成する必要がある場合は、カウンターを定義し、インデックスを使用して特定の範囲の要素にアクセスできます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 my_string = "Hi there how are you" my_counter = 0 for i in my_string:    my_counter = my_counter + 1 new_string = my_string[0:2] + my_string [my_counter - 2: my_counter

再帰を使用せずに文字列のすべての順列を辞書式順序で出力する必要がある場合は、文字列をパラメーターとして受け取るメソッドが定義されます。単純な「for」ループを使用して文字列要素を反復処理し、「while」条件を使用して特定の制約をチェックします。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 from math import factorial def lex_permutation(my_string): for i in range(factorial(len(my_string))):    print(''.join(my_string)) &nbs

左側のサブツリーのノードを印刷する必要がある場合は、ルートノードを設定し、順番にトラバーサルを実行し、ルートノードの右側、左側に要素を挿入するメソッドを定義できるクラスを作成できます。ルートノードなど。クラスのインスタンスが作成され、メソッドを使用して必要な操作を実行できます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 class BinaryTree_struct:    def __init__(self, data=None):       self.key = data       self.left

再帰を使用して文字列のすべての順列を辞書式順序で出力する必要がある場合は、「for」ループを使用して要素のシーケンスを反復処理し、「join」メソッドを使用して要素を結合するメソッドが定義されます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 from math import factorial def lexicographic_permutation_order(s):    my_sequence = list(s)    for _ in range(factorial(len(my_sequence))):     &n

幅優先探索トラバーサルを使用してツリーのノードを表示する必要がある場合、クラスが作成され、ルートノードの設定、ツリーへの要素の追加、特定の要素の検索、bfs（幅優先探索）など。これらのメソッドにアクセスして使用するために、クラスのインスタンスを作成できます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 class Tree_struct:    def __init__(self, data=None):       self.key = data       self.children = []  

ツリーのすべてのノードの合計を見つける必要がある場合は、クラスが作成されます。このクラスには、ルートノードの設定、ツリーへの要素の追加、特定の要素の検索、およびツリーの要素の追加を行うためのメソッドが含まれています。合計などを見つけます。これらのメソッドにアクセスして使用するために、クラスのインスタンスを作成できます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 class Tree_struct:    def __init__(self, data=None):       self.key = data     &n

ツリーのすべてのノードの合計を見つける必要がある場合は、クラスが作成されます。このクラスには、ルートノードの設定、ツリーへの要素の追加、特定の要素の検索、およびツリーの要素の追加を行うためのメソッドが含まれています。合計などを見つけます。これらのメソッドにアクセスして使用するために、クラスのインスタンスを作成できます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 from collections import deque def add_edge(v, w):    global visited_node, adj    adj[v].append

ツリーのすべてのノードの合計を見つける必要がある場合は、クラスが作成されます。このクラスには、ルートノードの設定、ツリーへの要素の追加、特定の要素の検索、およびツリーの要素の追加を行うためのメソッドが含まれています。合計などを見つけます。これらのメソッドにアクセスして使用するために、クラスのインスタンスを作成できます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 class Graph_structure:    def __init__(self, V):       self.V = V       sel

ツリーのすべてのノードの合計を見つける必要がある場合は、クラスが作成されます。このクラスには、ルートノードの設定、ツリーへの要素の追加、特定の要素の検索、およびツリーの要素の追加を行うためのメソッドが含まれています。合計などを見つけます。これらのメソッドにアクセスして使用するために、クラスのインスタンスを作成できます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 from collections import deque def add_edge(adj: list, u, v):    adj[u].append(v)    adj[v].appe

Kadaneのアルゴリズムを使用して最大のサブ配列を見つける必要がある場合、サブ配列の最大値を見つけるのに役立つメソッドが定義されます。イテレータは、最大サブ配列を追跡するために使用されます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 def find_max_sub_array(my_list, beg, end):    max_end_at_i = max_seen_till_now = my_list[beg]    max_left_at_i = max_left_till_now = beg    max_right_

空でない文字列から特定のインデックス文字を削除する必要がある場合は、それを繰り返すことができ、インデックスが一致しない場合は、その文字を別の文字列に格納できます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 my_string = "Hi there how are you" print("The string is :") print(my_string) index_removed = 2 changed_string = '' for char in range(0, len(my_string)):   &nbs

最初と最後の文字が交換される新しい文字列を形成する必要がある場合は、インデックスを使用して新しい文字列を形成するメソッドを定義できます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 def exchange_val(my_string):    return my_string[-1:] + my_string[1:-1] + my_string[:1] my_string = “Hi there how are you” print(“The string is :”) print(my_string) print(&l

ライブラリメソッドを使用せずに文字列の長さを計算する必要がある場合は、文字列の要素が検出されるたびにカウンタを使用してインクリメントします。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 my_string = "Hi Will" print("The string is :") print(my_string) my_counter=0 for i in my_string:    my_counter=my_counter+1 print("The length of the string is ") prin

無向グラフで深さ優先探索を使用してすべての連結成分を検索する必要がある場合、値の初期化、深さ優先探索トラバーサルの実行、連結成分の検索、グラフへのノードの追加などのメソッドを含むクラスが定義されます。クラスのインスタンスを作成し、メソッドにアクセスして操作し、実行することができます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 class Graph_struct:    def __init__(self, V):       self.V = V       self.adj = [[] for i in r