Python

識別子を表す文字列があるとします。有効かどうかを確認する必要があります。有効かどうかを判断するための基準はほとんどありません。 アンダースコア「_」または大文字または小文字で始める必要があります 空白は含まれていません 最初の文字の後の後続のすべての文字は、$、＃、％などの特殊文字で構成されてはなりません。 これら3つすべてが有効な場合、文字列のみが有効な識別子になります。 したがって、入力がid =_hello_56のような場合、出力はTrueになります。 これを解決するには、次の手順に従います- sの最初の文字がアルファベットでもアンダースコアでもない場合は、 Falseを返

リンクリストがあるとすると、その長さが奇数か偶数かを確認する必要があります。 したがって、入力がhead =[5,8,7,4,3,6,4,5,8]のような場合、出力は奇数になります。 これを解決するには、次の手順に従います- headがnullでなく、next of headがnullでない場合は、 頭：=頭の次の次 ヘッドがnullの場合、 「偶数」を返す 「奇数」を返す 理解を深めるために、次の実装を見てみましょう- サンプルコード class ListNode:    def __init__(self, data, next = None): &

数nがあるとします。 1を足して、その数が完全な平方数になるかどうかを確認する必要があります。 したがって、入力がn =288の場合、出力はTrueになり、1を加算すると、289になります。これは17^2と同じです。 これを解決するには、次の手順に従います- res_num：=n + 1 sqrt_val：=（res_num）の平方根の整数部分 sqrt_val * sqrt_valがres_numと同じ場合、 Trueを返す Falseを返す 理解を深めるために、次の実装を見てみましょう- サンプルコード from math import sqrt def solve

xとyの2つの数があるとします。それらを連結して、結果の数が完全な平方であるかどうかを確認する必要があります。 したがって、入力がx =2 y =89のような場合、数値を連結した後は289、つまり17 ^ 2になるため、出力はTrueになります。 これを解決するには、次の手順に従います- first_num：=x as string second_num：=y as string res_num：=first_numとsecond_numを連結してから、整数に変換します sqrt_val：=（res_num）の平方根の整数部分 sqrt_val * sqrt_valがres

数nがあるとします。数値の最初と最後の位置に2つのセットビットしかないかどうかを確認する必要があります。 したがって、入力がn =17の場合、nのバイナリ表現は10001であるため、出力はTrueになります。最初と最後の位置には2つの1しかありません。 これを解決するには、次の手順に従います- nが1と同じ場合、 Trueを返す n-1が2の累乗の場合はtrueを返し、それ以外の場合はfalseを返します 理解を深めるために、次の実装を見てみましょう- サンプルコード def is_pow_of_two(n):    return (n & n-1

y =mx + bの形式の直線があるとします。ここで、mは傾き、bはy切片です。そして、別の座標点（x、y）があります。この座標点がその直線上にあるかどうかを確認する必要があります。 したがって、入力がm =3 b =5 point =（6,23）のようである場合、与えられたx座標値とy座標値を直線方程式に置くかのように、出力はTrueになります。 これを解決するには、次の手順に従います- 点のyが（m *点のx）+ bと同じである場合、 Trueを返す Falseを返す 理解を深めるために、次の実装を見てみましょう- サンプルコード def solve(m, b, point)

数nがあるとします。隣接する数字のペアの絶対差の合計が素数であるかどうかを確認する必要があります。 したがって、入力がn =574のような場合、出力は|5-7|のようにTrueになります。 + | 7-4 | =5、これはプライムです。 これを解決するには、次の手順に従います- num_str：=n as string 合計：=0 範囲1からnum_str-1のサイズのiの場合、do total：=total+|桁num_str[i-1]-桁num_str[i]| 合計が素数の場合、 Trueを返す Falseを返す 理解を深めるために、次の実装を見てみましょう-

配列numsがあるとします。指定された配列内のすべての素元の合計も素元であるかどうかを確認する必要があります したがって、入力がnums =[1,2,4,5,3,3]のようである場合、すべての素数の合計が（2 + 5 + 3 + 3）=13であり、13もであるため、出力はTrueになります。プライム。 これを解決するには、次の手順に従います- MAX：=10000 ふるい：=サイズMAXのリストとtrueで埋める 関数generate_list_of_primes（）を定義します sieve [0]：=False、sieve [1]：=False 2〜MAX-1の範囲のiの場合

xとyの2つの数があるとします。これらの2つの数値が1ビットの位置で異なるかどうかを確認する必要があります。 したがって、入力がx =25 y =17の場合、バイナリではx =11001、y =10001であるため、出力はTrueになります。1ビットの位置のみが異なります。 これを解決するには、次の手順に従います- z =x XOR y zのセットビット数が1の場合、 Trueを返す Falseを返す 理解を深めるために、次の実装を見てみましょう- サンプルコード def bit_count(n):    count = 0    w

文字列sがあるとします。 sにある母音がアルファベット順になっているかどうかを確認する必要があります。 したがって、入力がs =helloyouのような場合、母音はe、o、o、uであるため、出力はTrueになります。 これを解決するには、次の手順に従います- 文字：=ASCIIが64の文字 範囲0からs-1のサイズのiの場合、do s [i]が（A、E、I、O、U、a、e、i、o、 u）、次に s [i] <文字の場合、 Falseを返す それ以外の場合、 文字：=s [i] Trueを返す 理解を深めるために、次の実装を見てみましょう- サンプルコード d

3つの側面があるとします。これらの3つの辺が三角形を形成しているかどうかを確認する必要があります。 したがって、入力がsides =[14,20,10]のような場合、出力は20 <（10 + 14）としてTrueになります。 これを解決するには、次の手順に従います- リストの側面を並べ替える 最初の2つの辺の合計<=3番目の辺の場合、 Falseを返す Trueを返す 理解を深めるために、次の実装を見てみましょう- サンプルコード def solve(sides):    sides.sort()    if sides[0] + side

2つの文字列があり、それらが互いにアナグラムであるかどうかを確認する必要があるとします。 したがって、入力がs =bite t =bietのような場合、s ad tは同じ文字で構成されているため、出力はTrueになります。 これを解決するには、次の手順に従います- sのサイズがtのサイズと同じでない場合、 Falseを返す sとtの文字を並べ替える sがtとまったく同じ場合はtrueを返し、それ以外の場合はfalseを返します 理解を深めるために、次の実装を見てみましょう- サンプルコード def solve(s, t):    if len(s) !=

同じサイズの2つの文字列sとtがあるとします。 sとtが等しいかどうかを確認する必要があります。チェックする条件はいくつかあります： どちらも同じです。または、 sを同じサイズの2つの連続する部分文字列に分割し、その部分文字列がs1とs2であり、同じようにtをt1とt2に分割する場合、次のいずれかが有効である必要があります。 s1は再帰的にt1と同等であり、s2は再帰的にt2と同等です s1は再帰的にt2と同等であり、s2は再帰的にt1と同等です したがって、入力がs =ppqp t =pqppの場合、出力は、sとtを2つの部分に分割するかのようにTrueになります。s1=pp

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。研究や生産目的で使用されます。 Kerasは、プロジェクトONEIROS（オープンエンドの神経電子インテリジェントロボットオペレーティングシステム）の研究の一環として開発されました。 Kerasは、Pythonで記述されたディープラーニングAPIです。これは、機械学習の問題を解決するのに役立つ生産的なインターフェースを備えた高レベルのAPIです。 Tensorflowフレームワ

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。それは研究および生産目的で使用されます。複雑な数学演算をすばやく実行するのに役立つ最適化手法があります。 これは、NumPyと多次元配列を使用しているためです。これらの多次元配列は「テンソル」とも呼ばれます。 「TensorFlow」パッケージは、以下のコード行を使用してWindowsにインストールできます- pip install tensorflow ケラスはギリシャ語で

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。それは研究および生産目的で使用されます。複雑な数学演算をすばやく実行するのに役立つ最適化手法があります。 「TensorFlow」パッケージは、以下のコード行を使用してWindowsにインストールできます- pip install tensorflow Tensorは、TensorFlowで使用されるデータ構造です。フロー図のエッジを接続するのに役立ちます。このフロー図は「デー

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズムや深層学習アプリケーションなどを実装します。それは研究および生産目的で使用されます。複雑な数学演算をすばやく実行するのに役立つ最適化手法があります。これは、NumPyと多次元配列を使用しているためです。これらの多次元配列は「テンソル」とも呼ばれます。フレームワークは、ディープニューラルネットワークの操作をサポートします。 「TensorFlow」パッケージは、以下のコード行を使用してWindowsにインストールできます-

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズムや深層学習アプリケーションなどを実装します。研究や生産目的で使用されます。 Tensorは、TensorFlowで使用されるデータ構造です。フロー図のエッジを接続するのに役立ちます。このフロー図は「データフローグラフ」と呼ばれます。テンソルは多次元配列またはリストに他なりません。 ケラスはギリシャ語で「角」を意味します。 Kerasは、プロジェクトONEIROS（オープンエンドの神経電子インテリジェントロボットオペレーテ

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズムや深層学習アプリケーションなどを実装します。研究や生産目的で使用されます。 ケラスはギリシャ語で「角」を意味します。 Kerasは、プロジェクトONEIROS（オープンエンドの神経電子インテリジェントロボットオペレーティングシステム）の研究の一環として開発されました。 Kerasは、Pythonで記述されたディープラーニングAPIです。これは、機械学習の問題を解決するのに役立つ生産的なインターフェースを備えた高レベルのAP

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。それは研究および生産目的で使用されます。複雑な数学演算をすばやく実行するのに役立つ最適化手法があります。 「tensorflow」パッケージは、以下のコード行を使用してWindowsにインストールできます- pip install tensorflow ケラスはギリシャ語で「角」を意味します。 Kerasは、プロジェクトONEIROS（オープンエンドの神経電子インテリジェントロ