Python

間隔のリストがあるとします。このリストでは、interval [i]には[start、end]の値があります。間隔の数が別の間隔に含まれていることを確認する必要があります。 1回だけカウントする必要がある他の複数の間隔に含まれる間隔がある場合。区間[s0、e0]は、s0≤s1かつe0≥e1の場合、別の区間[s1、e1]の内側にあります。 したがって、入力がintervals =[[2、6]、[3、4]、[4、7]、[5、5]]のような場合、[3、4]と[ 5、5]はそれぞれ[2、6]と[4、7]の中にあります。 これを解決するには、次の手順に従います- 間隔リストが空の場合、 0を返す

2Dバイナリ行列があるとします。すべての要素が1である、行列に存在する正方形の部分行列の総数を見つける必要があります。 したがって、入力が次のような場合 0 1 1 0 1 1 1つ（2×2）の正方形と4つの（1×1）の正方形があるため、出力は5になります これを解決するには、次の手順に従います- マットが空の場合、 0を返す c：=0 0からマットの行数までの範囲のiについては、 0からマットの列数までの範囲のjについては、 mat [i、j]が1の場合、 iが0またはjが0の場合、 c：=c + 1 それ以外の場合、

バイナリ文字列sがあるとします。 「1」のみを含む部分文字列の数を見つける必要があります。答えが大きすぎる場合は、結果を10 ^ 9+7で変更します。 したがって、入力がs =100111の場合、出力は7になります。これは、1のみを含むサブ文字列が[1、 1、 1、 1、11であるためです。 、11および111] これを解決するには、次の手順に従います- a：=0 count：=0 範囲0からs-1のサイズのiの場合、do s[i]が0と同じ場合、 a：=0 それ以外の場合、 a：=a + 1 count：=count + a 返品数 例 理解を

numsと呼ばれる正の数のリストがあるとします。ここで、a≤bである任意の2つの値aとbを削除し、a

リボンの長さを表す正の数のリストがあり、1つの値kもあるとします。リボンは何度でもカットできます。長さrのリボンをk個持つことができるように、最大​​の長さrを見つける必要があります。そのような解決策が見つからない場合は、-1を返します。 したがって、入力がribbons =[1、2、5、7、15] k =5の場合、サイズ15のリボンをそれぞれ長さ5の3つの部分にカットできるため、出力は5になります。次に、サイズ7のリボンをサイズ2と5にカットします。また、サイズ5のリボンがもう1つあるので、合計でサイズ5のリボンが5つ得られます。 これを解決するには、次の手順に従います- 左：=0

rodLenと呼ばれるロッドの長さのリストがあるとします。また、利益とコストと呼ばれる別の2つの整数があり、長さあたりの利益とカットあたりのコストを表します。ロッドの単位長さあたりの利益は得られますが、販売できるのは同じ長さのロッドのみです。長さが整数になるようにロッドを2つに切断することもできますが、切断ごとに費用を支払う必要があります。ロッドは何度でもカットできます。自分たちが稼げる最大の利益を見つけなければなりません。 したがって、入力がrodLen =[7、10]利益=6コスト=4の場合、長さ7のロッドを長さ5と2の2つのロッドに切断できるため、出力は82になります。長さ10のロッド

2つの小文字の文字列sとtがあるとします。ここで、これら2つの文字列のいずれかで任意の文字を削除できる操作について考えてみます。 sとtを等しくするために必要な操作の最小数を見つける必要があります。 したがって、入力がs =pipe t =ripeの場合、出力は2になります。これは、sから pを削除し、tから rを削除して、これらの文字列を同じipeにすることができるためです。 これを解決するには、次の手順に従います- m：=sのサイズ n：=tのサイズ 関数dp（）を定義します。これにはi、jが必要です iがmと同じ場合、 return n --j それ以外の場合、jがn

numsと呼ばれる正の値のリストがあり、正の数kもあるとします。残りの要素の合計がkで割り切れるように、numsから削除できる最短のサブリスト（空の場合もあります）の長さを見つける必要があります。ただし、リスト全体を削除することはできません。削除するサブリストがない場合は、-1を返します。 したがって、入力がnums =[5,8,6,3] k =8のような場合、[5,8,6,3]の要素の現在の合計は22であるため、出力は1になります。長さ1のサブリスト[6]を削除すると、合計は16になり、8で割り切れます。 これを解決するには、次の手順に従います- rem：=（nums + kに存在す

文字列sがあるとすると、sの個別の空でない部分文字列の数を見つける必要があります。 したがって、入力がs =abaaの場合、サブストリングは[a、 b、 ab、 ba、 aa、 aba、 であるため、出力は8になります。 baa 、abaa]。 これを解決するには、次の手順に従います- トライ：=新しい地図 n：=sのサイズ 0からn-1の範囲のiの場合、do curr：=trie iからn-1の範囲のjの場合、do c：=s [j] cがcurrにない場合は、 curr [c]：=新しいマップ curr：=curr [c] curr [*]：=True

小文字の文字列sがあるとします。ここで、s内の任意の文字を削除、挿入、または更新できる操作について考えてみます。任意の文字列tに対してs=（t連結t）にするために必要な操作の最小数をカウントする必要があります。 したがって、入力がs =pqrxqsrの場合、出力は2になります。これは、xをpで更新し、 sを削除できるため、sは pqrpqr、これはs =tはtを連結します。t=pqrの場合。 これを解決するには、次の手順に従います- 関数edit_distance（）を定義します。これにはs1、s2が必要です m：=s1のサイズ n：=s2のサイズ cur：=0からnまでの新しいリ

特定の時系列頻度でDateTimeIndexから分を抽出するには、 DateTimeIndex.minuteを使用します プロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間6、頻度をT、つまり分としてDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンはオーストラリア/シドニー- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:55', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='T') DateTime

特定の時系列頻度でDateTimeIndexから秒を抽出するには、 DateTimeIndex.secondを使用します プロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間6、頻度をS、つまり秒としてDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンはオーストラリア/シドニー- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='S') DateTime

特定の時系列頻度でDateTimeIndexからマイクロ秒を抽出するには、 DateTimeIndex.microsecondを使用します プロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間6と頻度（マイクロ秒）でDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンはオーストラリア/シドニー- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='us')

Pythonのdatetime.dateオブジェクトのnumpy配列を返すには、 datetimeindex.dateを使用します パンダのプロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間3と頻度（ナノ秒）でDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=3, tz='Australia/Sydney', freq='ns') DateTimeIndexを表示- prin

値hとブラックリストと呼ばれる数値のリストがあるとします。現在、高さhにあり、小さなボールを高さ0まで移動するゲームをプレイしています。これで、偶数ラウンド（0から開始）で、ボールを1、2、または4段下に移動できます。そして、奇数ラウンドでは、ボールを1、3、または4段下に移動できます。一部のレベルはブラックリストに登録されています。したがって、ボールがそこに到達すると、すぐに死んでしまいます。ボールが高さ0で下に移動できる方法の数を見つける必要があります。答えが大きすぎる場合は、結果を10 ^ 9+7で変更します。 したがって、入力がh =5 blacklist =[2、1]の場合、出力は

特定の時系列頻度でDateTimeIndexからナノ秒を抽出するには、 DateTimeIndex.nanosecondを使用します プロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間6、頻度をns、つまりナノ秒としてDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='ns') DateTimeIndexを表示-

Pythonのdatetime.timeオブジェクトのnumpy配列を返すには、 datetimeindex.timeを使用します パンダのプロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間3と頻度（ナノ秒）でDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンはオーストラリア/シドニー- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=3, tz='Australia/Sydney', freq='ns') Da

タイムゾーン情報を含むPythondatetime.timeオブジェクトのnumpy配列を返すには、 datetimeindex.timetzを使用します。 プロパティ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間5と頻度（ナノ秒）でDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Sydney', freq='ns') DateTimeIndex

2つのリストnums1とnums2があり、それらはセンサーメトリックを表しています。各リストには一意の値が含まれているため、a≠bです。これら2つのリストの1つは正確なセンサーメトリックを保持していますが、もう1つには障害があります。障害のあるリストでは、最後の値ではない1つの値が削除され、間違った値がそのリストの最後に配置されました。ドロップされた実際の値を見つける必要があります。 したがって、入力がnums1 =[5、10、15] nums2 =[10、15、8]の場合、最初のリストnums1は実際の値=[5、10、15]を保持するため、出力は5になります。 2番目の配列では、それが削除

特定の時系列頻度でDateTimeIndexから序数の日を抽出するには、 DateTimeIndex.dayofyearを使用します。 プロパティ まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間6、頻度をD、つまり日-としてDatetimeIndexを作成します。 datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='D') DateTimeIndexを表示- pri