Python

numsと呼ばれる正の整数と整数Kの非減少配列があるとすると、この配列を少なくともKの長さの1つ以上の互いに素な増加部分列に分割できるかどうかを調べる必要があります。 したがって、入力がnums =[1,2,2,3,3,4,4]、K =3のような場合、この配列は[1、 2,3,4]および[2,3,4]、それぞれ少なくとも3つの長さ。 これを解決するには、次の手順に従います- d：=新しいマップ req：=0 numsの各iについて、実行します dにないiがゼロ以外の場合、 d [i]：=1 それ以外の場合 d [i]：=d [i] + 1

N個のコースがあり、これらに1からNまでのラベルが付けられているとします。また、関係配列を指定しました。ここで、relations [i] =[X、Y]は、コースXとコースYの間の前提条件の関係を表します。コースXはコースYの前に学習する必要があります。 私たちが勉強しているコースのすべての前提条件を勉強している限り、1学期で私たちはいくつものコースを勉強することができます。すべてのコースを勉強するために必要な学期の最小数を見つける必要があります。また、すべてのコースを学習する方法がない場合は、-1を返します。 したがって、入力がN =3、関係=[[1,3]、[2,3]]の場合、出力は2に

2つの文字列str1とstr2があるとします。そして、それらの長さは同じです。ゼロ以上の変換を行うことで、str1をstr2に変換できるかどうかを確認する必要があります。 1回の変換で、str1内の1つの文字のすべての出現を他の小文字の英語文字に変換できます。 str1をstr2に変換でき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str1 =aabcc、str2 =ccdeeの場合、出力はtrueになります。Convertc toe thenb tod thena toc 。ここでは、変換の順序が重要であることに注意する必要があります。 これを解決するには、次の手順に従いま

村にn軒の家があるとしましょう。井戸を作ったり、パイプを敷いたりして、すべての家に水を供給しなければなりません。家iごとに、その中に井戸を建設するか、建設費は井戸[i]になるか、別の井戸からそこに水をパイプで送ることができます。家の間にパイプを敷設するためのコストは、アレイパイプによって与えられます。ここで、各パイプ[i]は[house1、house2、cost]であり、パイプを使用してhouse1とhouse2を接続するコストを表します。これらの接続は双方向です。すべての家に水を供給するための最小の総費用を見つける必要があります。 したがって、入力がn =3、wells =[1,2,2]、

1つの行列があるとします。最長増加経路の長さを見つける必要があります。各セルから、左、右、上、下の4つの方向に移動できます。斜めに移動したり、境界の外に移動したりすることはできません。 したがって、入力が次のような場合 9 9 4 6 6 8 2 1 1 その場合、最長増加パスは[3、4、5、6]であるため、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solve（）を定義します。これにはi、j、matrixが必要です dp [i、j]がゼロ以外の場合、 dp [i、j]を返します

Least Frequently Used（LFU）キャッシュシステムのデータ構造を設計および実装するとします。次の操作をサポートする必要があります- get（key）–これは、キーがキャッシュに存在する場合はキーの値を取得するために使用され、存在しない場合は-1を返します。 put（key、value）–キーがまだ存在しない場合、これは値を設定または挿入するために使用されます。 キャッシュが最大容量に達すると、新しい要素を挿入する前に、最も使用頻度の低い要素を無効にする必要があります。 したがって、LFUCacheが容量2で初期化され、これらのメソッドを呼び出す場合cac

Pythonは、Python環境から直接Excelファイルを使用するのに役立ちます。 Excelで各セルまたはセルの範囲を参照し、それらのセルに算術演算子を適用できます。これらの操作の結果は、Pythonプログラムで場所を指定できる一部のセルに保存することもできます。 以下の例では、Excelの組み込み関数を使用してさまざまな算術演算を実行しています。セル内の数の合計または平均のように。結果は特定の場所にも保存されます。ブックを開いてアクティブとしてマークするopenpyxlモジュールを使用します。次に、事前定義されたセルに特定の値を格納し、結果を他のセルに格納するそれらのセルに関数を適用し

TKinterは、PythonでのGUIプログラミングに使用されるPythonモジュールです。 Canvasを作成し、多くのプロパティと動作を含むUIコンポーネントを配置します。この記事では、ask essay file関数を使用して、Pythonプログラムで作成されたファイルをローカルドライブに保存する方法を説明します。 まず、TTKドットボタン機能を使用してボタンを配置するキャンバスを作成します。次に、ask fineを使用してファイルタイプを定義し、ファイルをローカルドライブ内の場所に保存する別の関数を宣言します。 例 from tkinter import * from tkinte

数字だけを含むリストがあります。リストから一連の連続番号の平均を取得し、最初の番号から次の番号、次に次の番号へとローリングし続ける予定です。 例 以下の例は、リストの4つの長さの連続する各要素の平均を見つける要件を単純化したものです。 Given list: [10,12,14,16,18,20,22,24,26] Average of every segment of 4 consecutive numbers: [13.0, 15.0, 17.0, 19.0, 21.0, 23.0] 合計と範囲あり リスト内包法を使用して、収集した数値の数を追跡するために範囲を適用することにより、

Pythonでクラスをインスタンス化すると、そのすべての変数と関数も新しいインスタンス化されたクラスに継承されます。ただし、親クラスの変数の一部を子クラスに継承させたくない場合があります。この記事では、そのための2つの方法を検討します。 インスタンス化の例 以下の例では、変数が特定のクラスからインスタンス加熱される方法と、インスタンス化されたすべてのクラス間で変数が共有される方法を示しています。 class MyClass:    listA= [] # Instantiate Both the classes x = MyClass() y = MyClass()

このモジュールは、新しい要素を挿入するたびにリストを並べ替えることなく、並べ替えられた順序でリストを維持するためのサポートを提供します。 insort_leftとinsort_rightの2つの関数に焦点を当てます。 insort_left この関数は、必要な位置に番号を挿入した後、ソートされたリストを返します。要素がリストにすでに存在する場合、要素は可能な限り左端の位置に挿入されます。この関数は、4つの引数、処理する必要のあるリスト、挿入する数値、考慮する必要のあるリスト内の開始位置、考慮する必要のある終了位置を取ります。開始位置と終了位置のデフォルト値は、それぞれ0と文字列の長さです

アレイのサイズが同じで、特定のサイズが必要な場合、異なるアレイ間の算術演算が毎月行われることがわかっています。ただし、サイズが等しくない場合でも、形状に「1」が前に付いた小さいndimを配列に入力して配列のいずれかを拡張することにより、それらに算術演算を適用できるシナリオがあります。つまり、基本的にブロードキャストとアレイとは、その形状を必要な形状に変更することを意味します。 配列Boradcastingのルール ndimが他の配列よりも小さい配列には、その形状に「1」が付加されます。 出力形状の各次元のサイズは、その次元の入力サイズの最大値です。 特定の次元のサイズが出力サ

リスト内の要素をそれ自体でリストに変換する必要がある場合があります。つまり、要素もリストであるため、ネストされたリストを作成します。 反復の使用 これは、リストの各要素を取得してリストの形式に変換するという斬新なアプローチです。これを実現するために一時リストを使用します。最後に、リストに変換されるこれらすべての要素がグループ化されて、必要なリストのリストが作成されます。 例 listA = ['Mon','Tue','Wed','Thu','Fri'] print("Given list:\n&quo

リストが与えられたが、それを辞書に変換したいとします。ディクショナリ要素は2つの値を保持し、キーと値のペアと呼ばれます。値の場合に使用します。リストの要素はキーになり、nonはプレースホルダーのままになります。 dict付き dict（）コンストラクターは、Pythonで辞書を作成します。そこで、それを使って辞書を作成します。 fromkeysメソッドは、ディクショナリ要素を作成するために使用されます。 例 listA = ["Mon","Tue","Wed","Thu","Fri"] pri

2つのPython辞書には、それらの間にいくつかの共通キーが含まれている場合があります。この記事では、2つの特定の辞書に存在するキーの違いを取得する方法を説明します。 セット付き ここでは、2つの辞書を取得し、それらに集合関数を適用します。次に、2つのセットを減算して、差を求めます。最初の辞書から2番目の辞書を減算し、次に最初の辞書フォームを2番目に減算することにより、両方の方法でそれを行います。一般的ではないキーは、結果セットに一覧表示されます。 例 dictA = {'1': 'Mon', '2': 'Tue', '

Pythonのprint（）関数は、常に改行を作成します。ただし、この関数には、改行の代わりに他の文字を最後に置くことができるパラメーターもあります。この記事では、このパラメータのさまざまなオプションについて説明します。 例 以下の例では、endパラメータに値を割り当て、その結果を確認するさまざまな方法を示しています。 print("Welcome to ") print("Tutorialspoint") print("Welcome to ", end = ' ') print("Tutorialsp

abs（）とfabs（）はどちらも、数値の絶対値を与える数学関数を表します。ただし、両方の間に微妙な違いがあり、以下の例で調べることができます。 例 abs（）関数は、ドットに指定された値に応じて、絶対値を整数または浮動小数点値として返します。ただし、fabs）関数は、整数または浮動小数点がパラメーターとして指定されたかどうかに関係なく、常に値を浮動小数点として返します。 import math n = -23 print(abs(n)) print(math.fabs(n)) n = 21.4 print(abs(n)) print(math.fabs(n)) n = complex

Python辞書では、特定の基準に基づいて辞書の特定のキーを除外する必要がある場合があります。この記事では、Pythonディクショナリからキーを除外する方法を説明します。 withおよびin このアプローチでは、フィルタリングするキーの値をリストに入れます。次に、リストの各要素を繰り返し処理し、指定された辞書にその要素が存在するかどうかを確認します。辞書にあるこれらの値を含む結果の辞書を作成します。 例 dictA= {'Mon':'Phy','Tue':'chem','Wed':'Math',&

データクレンジングアクティビティの一環として、リストに存在する整数を取り出す必要がある場合があります。この記事では、floatと整数の両方を含む配列を作成します。配列から整数を削除し、浮動小数点数を出力します。 astypeを使用 astype関数は、配列の要素が整数であるかどうかを検出するために使用されます。したがって、要素を保持するか配列から削除して、結果セットに保存するかを決定します。 例 import numpy as np # initialising array A_array = np.array([3.2, 5.5, 2.0, 4.1,5]) print("Gi

Pandasは、データクレンジング、データ分析などに非常に広く使用されているPythonライブラリです。この記事では、クエリメソッドを使用して特定のデータセットから特定のデータをフェッチする方法を説明します。クエリ内に単一の条件と複数の条件の両方を含めることができます。 データの読み取り まず、pandasライブラリを使用してデータをpandasデータフレームに読み込みます。以下のプログラムはそれを実行します。 例 import pandas as pd # Reading data frame from csv file data = pd.read_csv("D:\\hear