AoC – DayBridge-Reparatur
Tag 7: Brückenreparatur
Für diese Lösung fand ich die Verwendung der Rekursion am besten.
Was ist Rekursion?
Rekursion bedeutet, dass sich eine Funktion selbst aufruft, um kleinere Teile eines Problems zu lösen. Es ist, als würde man ein großes Rätsel lösen, indem man es in kleinere, identische Rätsel aufteilt. Jedes Mal, wenn sich die Funktion selbst aufruft, bearbeitet sie einen kleineren Teil des ursprünglichen Problems.
Wie funktioniert Rekursion?
Rekursion besteht aus zwei Hauptteilen:
Basisfall:
Dies ist der Zeitpunkt, an dem die Rekursion stoppt. Es ist die einfachste mögliche Version des Problems. Betrachten Sie es als den „Torpfosten“. Sobald die Funktion erreicht ist, ruft sie sich nicht mehr selbst auf und gibt Ergebnisse zurück.
In unserem Fall ist dies der Fall, wenn der Index == Länge der Gleichungsparameter ist.
Rekursiver Fall:
Dies ist der Zeitpunkt, an dem sich die Funktion selbst aufruft, um an einem kleineren Teil des Problems zu arbeiten.
Es ist, als ob man dem Basisfall jedes Mal einen Schritt näher kommt.
Wie nutzt das Puzzle Rekursion?
Das Ziel des Puzzles besteht darin, zu überprüfen, ob eine Zielzahl durch Anwenden von Operatoren ( , *, ||) zwischen einer Reihe von Zahlen ermittelt werden kann.
Hier ist die Herausforderung:
Versuchen Sie, eine Anwendung zwischen der aktuellen und der nächsten Nummer vorzunehmen.
Versuchen Sie, * zwischen der aktuellen und der nächsten Zahl einzufügen.
Versuchen Sie, die beiden Zahlen mit || zu kombinieren (Verkettung).
Setzen Sie diesen Vorgang fort, bis entweder:
Alle Zahlen werden verwendet und das Ergebnis entspricht dem Ziel (Basisfall)
oder
Alle Möglichkeiten werden untersucht, ohne eine Übereinstimmung zu finden (rekursiver Fall)
Die Lösung in Python und C# finden Sie hier
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
