Python

数nがあるとします。長さn+1の小文字の文字列をチェックして、任意の位置の文字が辞書式順序で次の文字よりも大きくなるようにする必要があります。 したがって、入力が15のような場合、出力はponmlkjihgfedcbaになります。 これを解決するには、次の手順に従います- temp_str：=空白の文字列 extra：=n mod 26 =1の場合、 26-（追加+1）から25の範囲のiの場合、 temp_str：=temp_str + str [i] count：=n / 26（整数除算） 範囲1のiの場合は+1をカウントし、 0〜25の範囲のjについては、 te

小文字のASCII文字を含む文字列があるとすると、その文字列のすべての別個の連続した回文部分文字列を見つける必要があります。 したがって、入力が「bddaaa」のような場合、出力は[a、aa、aaa、b、d、dd]になります。 これを解決するには、次の手順に従います- m：=新しい地図 n：=sのサイズ matrix：=0のn個の0の2つの行を作成します s：=@ concatenate s concatenate ＃ 0から1の範囲のjについては、 temp：=0 matrix [j、0]：=0 i：=1 i <=nの間、do s [i--temp-1]は

数値の配列Aがあるとすると、この配列のすべてのインデックスを見つけて、配列からi番目の要素を削除した後、その配列が適切な配列になるようにする必要があります。そのことを覚えておく必要があります- 適切な配列とは、他のすべての要素の合計に等しい要素を持つ配列です。 1ベースのインデックスがここで使用されます。 したがって、入力が[10、4、6、2]の場合、出力は[1,4]になり、A [1]を削除すると、配列は[4、6、2]のようになります。 6 =4 + 2なので、良いです。 A [4]を削除すると、配列は[10、4、6]のようになり、10 =4+6のようになります。 これを解決するには、

文字列があるとします。その文字列からすべての回文サブ文字列を見つける必要があります。ここで、aaとaaは、1つではなく、2つのサブ文字列と見なされます。 したがって、入力がredividerのようなものである場合、出力は[r、e、d、i、v、ivi、divid、edivide、redividerになります。 、i、d、e、r] これを解決するには、次の手順に従います- v：=新しいリスト pos：=0.0 pos

バイナリ2Dマトリックスがあるとすると、0で埋められたすべての長方形の始点と終点を見つける必要があります。長方形は分離されており、互いに接触していないことを覚えておく必要がありますが、配列の境界に接触することはできます。要素が1つしかない長方形も可能です。 したがって、入力が-のような場合 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1

次のような文字マッピングがあるとします。ここでは、1から9までの各桁が、いくつかの文字にマップされます。 1 -> ['A', 'B', 'C'] 2 -> ['D', 'E', 'F'] 3 -> ['G', 'H', 'I'] 4 -> ['J', 'K', 'L'] 5 -> ['M', 'N', 'O'] 6 ->

正の数の配列があるとします。最初にアイテムが厳密に減少するシーケンスを作成し、次に厳密に増加する整数のシーケンスを作成するポイント/アイテムをチェックする必要があります。これらは次のプロパティです。シーケンスは最小長2でなければならないことに注意する必要があります また、減少するシーケンスの最後の値が増加するシーケンスの最初の値になるように注意しました。 したがって、入力が{5、4、3、4}の場合、出力は3になります。これは、{5、4、3}が厳密に減少し、{3、4}が厳密に増加するためです。 これを解決するには、次の手順に従います- 増加：=1、減少：=1 n：=配列のサイズ 1

サイズNの配列があるとします。配列を等しい積の2つの異なるサブ配列に分割する要素を見つける必要があります。そのようなパーティションが不可能な場合は-1を返します。 したがって、入力が[2,5,3,2,5]の場合、出力は3になり、サブ配列は{2、5}と{2、5}になります。 これを解決するには、次の手順に従います- n：=配列のサイズ multiply_pref：=新しいリスト multiply_prefの最後にarray[0]を挿入します 1からnの範囲のiについては、 multiply_prefの最後にmultiply_pref[i-1]*array[i]を挿入します mu

2つの数値aとbがあるとすると、範囲[1、a]の値を含む配列を見つける必要があり、再帰マージソート関数の呼び出しを正確にb回行う必要があります。 したがって、入力がa =10、b =15の場合、出力は[3,1,4,6,2,8,5,9,10,7]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solve（）を定義します。これは、左、右、配列、bを取ります b<1または左+1が右と同じ場合、 戻る b：=b-2 mid：=（左+右）/ 2 temp：=array [mid-1] array [mid-1]：=array [mid] array [mid]：

ビットニックシーケンスがあるとすると、その中にビットニックポイントを見つける必要があります。私たちが知っているように、Bitonicシーケンスは、最初に厳密に増加し、特定のポイントの後に厳密に減少する数列です。この点はバイトニック点です。シーケンスの増加のみまたは減少のみの場合、バイトニックポイントは使用できません。 したがって、入力が[7、8、9、12、10、6、3、2]の場合、出力は12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binary_search（array、l、r）を定義します l <=rの場合、- m：=（l + r）/ / 2 array

整数型要素の配列が与えられ、タスクは2つの数値を乗算することによって形成される最大係数を見つけることです。つまり、最初に配列のような計算クロス積に存在する数値を乗算し、次にそれらの数値の係数を計算して、すべての中で最大の要因。 入力 int arr[] = {3, 2, 10} 出力 Maximum factors formed by two numbers are: 8 説明 内側の外積を計算します。つまり、3 * 2 =6、3 * 10 =30、2 * 10 =20 1、2、4、5、10、20。 因子の最大数を持つ数を確認します。つまり、6つは合計4つの因子、20は合計

SymPyは、記号数学用のPythonライブラリです。わかりやすく、簡単に拡張できるように、コードを可能な限り単純に保ちながら、フル機能の数式処理システム（CAS）になることを目指しています。 SymPyは完全にPythonで書かれています。 SymPyは、任意の浮動小数点演算用の純粋なPythonライブラリであるmpmathのみに依存しているため、使いやすくなっています。 ＃sympyモジュールのインストール pip install sympy SymPyは次の数値タイプを定義します：RationalとInteger。 Rationalクラスは、分子と分母の2つの整数のペアとして有理数を表

これは、データの独立変数または特徴に適用されるデータ前処理のステップです。基本的に、特定の範囲内のデータを正規化するのに役立ちます。 スケーリングする理由 ほとんどの場合、データセットには、大きさ、単位、範囲が大きく異なる特徴が含まれます。ただし、ほとんどの機械学習アルゴリズムは、計算に2つのデータポイント間のユークリッド距離を使用するため、これは問題です。 そのままにしておくと、これらのアルゴリズムは、単位を無視する特徴の大きさのみを取り入れます。結果は、5kgと5000gmsの異なるユニット間で大きく異なります。 マグニチュードの高いフィーチャは、マグニチュードの小さいフィーチャより

画像分類は、-のような方法を使用して、画像をそれぞれのカテゴリクラスに分類する方法です。 小規模なネットワークを最初からトレーニングする VGG16を使用してモデルの最上位レイヤーを微調整する 例 #First, include following libraries: # Importing all necessary libraries from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D,

多項式回帰は、独立変数xと従属変数yの間の関係がn次多項式としてモデル化される線形回帰の形式です。多項式回帰は、xの値と対応するyの条件付き平均（E（y | x）で表される）の間の非線形関係に適合します。 例 # Importing the libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # Importing the dataset datas = pd.read_csv('data.csv') datas # divide the dataset into tw

多くの複雑な問題の基本的な問題の1つは、Pythonのリストで特定の数より大きい数を見つけることです。これは一般的に発生します。 例 # find number of elements > k using for loop # initializing list test_list = [1, 7, 5, 6, 3, 8] # initializing k k = 4 # printing list print ("The list : " + str(test_list)) # using for loop to get numbers > k count =

プログラムの出力を表示する方法はいくつかあります。データは人間が読める形式で印刷したり、将来使用するためにファイルに書き込んだりすることができます。ユーザーは、スペースで区切られた値を単に印刷するよりも、出力のフォーマットをより細かく制御したい場合がよくあります。出力をフォーマットする方法はいくつかあります。 フォーマットされた文字列リテラルを使用するには、開始引用符または三重引用符の前にfまたはFで文字列を開始します。 文字列のstr.format（）メソッドは、ユーザーがより優れた出力を取得するのに役立ちます ユーザーは、文字列のスライスおよび連結操作を使用して、ユーザーが希望する任意の