Python

2つのリンクリスト間で初めて発生する共通要素を見つける必要がある場合、リンクリストに要素を追加する方法と、これらのリンクリストで初めて発生する共通要素を取得する方法を定義します。 。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 class Node:    def __init__(self, data):       self.data = data       self.next = None class LinkedList_structure:    def __init__(sel

リンクリストの全要素の出現回数を求める必要がある場合、リンクリストに要素を追加する方法、要素を印刷する方法、リンクリストのすべての要素の出現を見つける方法は次のとおりです。定義されています。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 class Node:    def __init__(self, data):       self.data = data       self.next = None class LinkedList_structure:    def __init__

リンクリスト内の特定の要素セットを逆にする必要がある場合は、「reverse_list」という名前のメソッドが定義されます。これにより、リストが繰り返され、特定の要素のセットが逆になります。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 class Node:    def __init__(self, data):       self.data = data       self.next = None class LinkedList_structure:    def __init__

リンクリストの真ん中の要素を印刷する必要がある場合は、「print_middle_val」という名前のメソッドが定義されています。このメソッドは、リンクリストをパラメーターとして受け取り、真ん中の要素を取得します。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 class Node:    def __init__(self, data):       self.data = data       self.next = None class LinkedList_structure:    

リンクリストの最後から特定のノードを出力する必要がある場合は、メソッド「list_length」および「return_from_end」メソッドが定義されています。 「list_length」は、リンクリストの長さを返します。 「return_from_end」メソッドは、リンクリストの最後からn番目の要素を返す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 class Node：def __init __（self、data）：self.data =data self.next =Noneclass LinkedList_structure：def __init __

タプルのリストの要素をfloat値に変換する必要がある場合は、「isalpha」メソッドを使用して、要素がアルファベットかどうかを確認できます。 「float」メソッドは、タプルのリストの要素をfloat値に変換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 my_list = [("45", "Jane"), ("11", "Will"), ("37.68", "86.78"), ("Rob", "89.90"

スタックデータ構造を使用して文字列が回文であるかどうかを確認する必要がある場合は、スタッククラスが作成され、スタックに値を追加および削除するためのプッシュメソッドとポップメソッドが定義されます。別のメソッドは、スタックが空かどうかを確認します。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 class Stack_structure:    def __init__(self):       self.items = []    def check_empty(self):       ret

タプルのリスト内の要素を数字に基づいて並べ替える必要がある場合は、「sorted」メソッドとラムダ関数を使用できます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 my_list = [(11, 23, 45, 678), (34, 67), (653,), (78, 99, 23, 45), (67, 43)] print("The list is : ") print(my_list) my_result = sorted(my_list, key = lambda tup : sum([len(str(ele)) for ele in tup ])) prin

線形時間計算量でリストからn番目に小さい要素を選択する必要がある場合、2つの方法が必要です。最小の要素を見つける1つの方法と、リストを2つの部分に分割する別の方法。この区分は、ユーザーが指定した「i」の値によって異なります。この値に基づいて、リストが分割され、最小の要素が決定されます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 def select_smallest(my_list, beg, end, i):    if end - beg <= 1:       return my_list[beg]    p

ユーザーがAWSGlueDataCatalogからデータベースの正規表現に従って一致するすべてのテーブルまたは一部のテーブルの定義を取得する方法を見てみましょう。 例 データベース内のすべてのテーブルのテーブル定義を取得します「QAテスト」 「セキュリティ」として表 、および「従業員」 。 この問題を解決するためのアプローチ/アルゴリズム ステップ1： boto3をインポートします およびbotocore 例外を処理するための例外。 ステップ2： database_name regular_expression_for_table_name の場合、は必須パラメータです。

ユーザーがAWSGlueデータカタログからトリガーの詳細を取得する方法を見てみましょう。 例 アカウントで許可されている特定のトリガーの詳細を取得します-01_PythonShellTest1 。 この問題を解決するためのアプローチ/アルゴリズム ステップ1： boto3をインポートします およびbotocore 例外を処理するための例外。 ステップ2： trigger_name この関数に必要なパラメーターです。ユーザーアカウントに指定されたトリガーの詳細を取得し、そのメタデータを表示します。 ステップ3： boto3 libを使用してAWSセッションを作成します

この記事では、ユーザーがAWSGlueデータカタログからジョブに関連付けられたすべてのトリガーの詳細を取得する方法を説明します。 例 ジョブに関連付けられているすべてのトリガーの詳細を取得します-employee_details 。 問題の説明： boto3を使用する ジョブに関連付けられているすべてのトリガーの詳細を取得するためのPythonのライブラリ。 この問題を解決するためのアプローチ/アルゴリズム ステップ1： boto3をインポートします およびbotocore 例外を処理するための例外。 ステップ2： job_name この関数のオプションのパラメーターで

ユーザーがAWSGlueデータカタログから指定された関数定義の詳細を取得する方法を見てみましょう。 例 insert_employee_recordという名前の関数定義の詳細を取得します データベース内従業員 。 問題の説明： boto3を使用する AWS GlueDataCatalogから指定された関数定義の詳細を取得するPythonのライブラリ。 この問題を解決するためのアプローチ/アルゴリズム ステップ1： boto3をインポートします およびbotocore 例外を処理するための例外。 ステップ2： database_name およびfunction_name

ユーザーがAWSGlueデータカタログから複数の関数定義の詳細を取得する方法を見てみましょう。 例 問題の説明： boto3を使用する AWS GlueDataCatalogからデータベースに存在する複数の関数定義の詳細を取得するためのPythonのライブラリ。 この問題を解決するためのアプローチ/アルゴリズム ステップ1： boto3をインポートします およびbotocore 例外を処理するための例外。 ステップ2： database_name およびregular_patternはオプションのパラメーターです。これらの詳細が提供されていない場合、関数はAWSユーザーア

線形時間計算量でリストからn番目に大きい要素を選択する必要がある場合、2つの方法が必要です。最大の要素を見つける1つの方法と、リストを2つの部分に分割する別の方法。この区分は、ユーザーが指定した「i」の値によって異なります。この値に基づいてリストが分割され、最大の要素が決定されます。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 def select_largest(my_list, beg, end, i):    if end - beg <= 1:       return my_list[beg]    piv

再帰を使用してスタックデータ構造を反転する必要がある場合は、値を追加、値を削除、およびスタックの要素を出力するメソッドに加えて、「stack_reverse」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 class Stack_structure:    def __init__(self):       self.items = []    def check_empty(self):       return self.items == []   &n

単一のキューを使用してスタックを実装する必要がある場合は、Queue_structureクラスとともに「Stack_structure」クラスが必要です。これらのクラスでは、スタックとキューにそれぞれ値を追加および削除するためのそれぞれのメソッドが定義されています。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 class Stack_structure:    def __init__(self):       self.q = Queue_structure()    def check_empty(self): &n

2つのキューを使用してスタックを実装する必要がある場合は、Queue_structureクラスとともに「Stack_structure」クラスが必要です。これらのクラスでは、スタックとキューにそれぞれ値を追加および削除するためのそれぞれのメソッドが定義されています。 以下は同じのデモンストレーションです- 例 class Stack_structure:    def __init__(self):       self.queue_1 = Queue_structure()       self.queue_2

スタックを使用してキューを実装する必要がある場合は、キュークラスを定義できます。ここで、2つのスタックインスタンスを定義できます。このクラスのメソッドとして定義されているキューに対して、さまざま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 Queue_structure:    def __init__(self):       self.in_val = Stack_structure()       self.out_val = Stack_structure() &nbs

この記事では、ユーザーがワークフローのリソースメタデータを取得する方法を説明します。 例 アカウントで作成されたAWSGlueDataCatalogからワークフローの詳細を取得します。 問題の説明： boto3を使用する アカウントで作成されたワークフローのメタデータを取得するためのPythonのライブラリ。 この問題を解決するためのアプローチ/アルゴリズム ステップ1： boto3をインポートします およびbotocore 例外を処理するための例外。 ステップ2： ワークフロー名 この関数に必要なパラメーターです。指定されたワークフローのメタデータを取得します。 ス