Auf der Reise zur Problemlösung
Hallo Leute! Heute habe ich drei Probleme bei LeetCode gelöst: „Alle Anagramme in einem String finden“, „Längste aufeinanderfolgende Sequenz“ und „Suche in gedrehtem sortiertem Array“. Diese Probleme sind wirklich interessant und wir haben verschiedene logische Ansätze, sie zu lösen. Sie sind Erweiterungen der klassischen Probleme der Prüfung, ob zwei Strings Anagramme sind, und der Suche nach einem Zielelement in einem Array.
Alle Anagramme in einer Zeichenfolge finden: Um dieses Problem zu lösen, können wir die Schiebefenstertechnik verwenden. Wir müssen das Eingabearray durchlaufen und dabei eine feste Länge aufeinanderfolgender Elemente im Auge behalten. Wir prüfen, ob dieses Segment ein Anagramm der Zielzeichenfolge ist. Wenn ja, fügen wir den Index zum Ergebnisarray hinzu; Wenn nicht, ignorieren wir den Index. Auf diese Weise können wir das Problem lösen.
Längste aufeinanderfolgende Sequenz: Um dieses Problem zu lösen, entfernen wir zunächst doppelte Elemente mithilfe einer Menge aus dem Array. Dann durchlaufen wir das Array und prüfen, ob eine Folge aufeinanderfolgender Elemente ( 1 oder -1) vorhanden ist. Wenn eine solche Sequenz existiert, verfolgen wir ihre Anzahl; andernfalls ignorieren wir es. Auf diese Weise können wir die Länge der längsten aufeinanderfolgenden Sequenz bestimmen.
Suche im rotierten sortierten Array: Um dieses Problem zu lösen, können wir den binären Suchansatz verwenden. Zuerst teilen wir das Eingabearray in zwei Teile. Anschließend identifizieren wir, welche Hälfte sortiert ist, und führen eine binäre Suche für diese Hälfte durch, um das Zielelement zu finden. Wenn das Ziel in der sortierten Hälfte nicht gefunden wird, suchen wir in der unsortierten Hälfte weiter. Wenn das Zielelement in keiner der beiden Hälften gefunden wird, geben wir -1 zurück. Auf diese Weise können wir dieses Problem lösen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAuf der Reise zur Problemlösung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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
