Hammerlisten
Wöchentliche Herausforderung 301
Jede Woche verschickt Mohammad S. Anwar die Weekly Challenge, eine Chance für uns alle, Lösungen für zwei wöchentliche Aufgaben zu finden. Meine Lösungen werden zunächst in Python geschrieben und dann in Perl konvertiert. Es ist eine großartige Möglichkeit für uns alle, etwas Codierung zu üben.
Herausforderung, meine Lösungen
Aufgabe 1: Größte Zahl
Aufgabe
Sie erhalten eine Liste positiver Ganzzahlen, @ints.
Schreiben Sie ein Skript, um alle Elemente in der angegebenen Liste so anzuordnen, dass sie die größte Zahl bilden, und geben Sie diese zurück.
Meine Lösung
Vielleicht überdenke ich es, aber das ist nicht so einfach, wie es sich anhört.
Eine Möglichkeit wäre, alle Permutationen zu berechnen und zu sehen, welche Zahl am größten ist. Dies wird jedoch ressourcenintensiv, je mehr Ganzzahlen wir hinzufügen. Wenn ich dreizehn ganze Zahlen hätte, gäbe es über 6 Milliarden Permutationen. Daher schließe ich dies als mögliche Lösung aus.
Also liegt es nahe, die Ganzzahlen zu sortieren, zu kombinieren und das Ergebnis auszugeben. Da Python Strings und Integer-Zahlen unterschiedlich behandelt, muss ich die sortierte Liste in Strings umwandeln, diese verknüpfen und wieder in eine Integer-Zahl umwandeln.
def largest_number(ints: list) -> int: sorted_ints = sorted(ints, key=cmp_to_key(number_sort), reverse=True) return int(''.join(map(str, sorted_ints)))
Beim Sortieren ist das etwas kompliziert. Im zweiten bereitgestellten Beispiel können wir sehen, dass 3, 30 und 34 alle gegebene ganze Zahlen sind. Dabei weiß ich, dass man die größte Zahl erhält, wenn man die Artikel (von der höchsten zur niedrigsten) 34, 3 und 30 bestellt.
Für meine Funktion „number_sort“ konvertiere ich die Ganzzahlen in Zeichenfolgen, s1 und s2. Ich habe dann die ganze Zahl c1, die die Verkettung von s1 und s2 ist, während c2 die Verkettung von s2 und s1 ist.
Wenn c1 kleiner als c2 ist, gebe ich -1 zurück. Wenn sie größer ist, gebe ich 1 zurück. Wenn sie gleich sind, gebe ich 0 zurück. Die Sortierfunktion verwendet diese Informationen, um die Liste nach Bedarf zu sortieren.
def number_sort(i1: int, i2: int) -> int: s1 = str(i1) s2 = str(i2) c1 = int(s1 + s2) c2 = int(s2 + s1) if c1 < c2: return -1 if c1 > c2: return 1 return 0
Der Perl-Code ist viel einfacher :)
sub number_sort() { return "$a$b" <=> "$b$a"; }
Beispiele
$ ./ch-1.py 20 3 320 $ ./ch-1.py 3 30 34 5 9 9534330
Aufgabe 2: Hamming-Distanz
Aufgabe
Sie erhalten ein Array von Ganzzahlen, @ints.
Schreiben Sie ein Skript, um die Summe der Hamming-Abstände zwischen allen Ganzzahlpaaren im angegebenen Array von Ganzzahlen zurückzugeben.
Der Hamming-Abstand zwischen zwei ganzen Zahlen ist die Anzahl der Stellen, an denen sich ihre binären Darstellungen unterscheiden.
Meine Lösung
In der vorherigen Aufgabe habe ich erwähnt, wie Python ganze Zahlen und Zeichenfolgen als unterschiedliche Typen behandelt. Einer der Vorteile von Perl besteht darin, dass uns gesagt wird, dass wir uns praktisch keine Gedanken über die Typisierung von Variablen machen müssen. Auch wenn sie intern unterschiedlich gespeichert sind, weiß Perl, was zu tun ist.
In Perl 5.10 und Perl 5.16 (wo ich den Großteil meiner Perl-Entwicklung durchgeführt habe) gibt es zwei bemerkenswerte Ausnahmen. Eines ist das JSON-Modul, das „10“ für eine Zeichenfolge und 10 für eine Ganzzahl ausgibt.
Das andere sind bitweise Operationen. Von der Perlop-Seite, 105 | 150 (zwei ganze Zahlen) ist 255, während „105“ | „150“ (zwei Zeichenfolgen) ist 155.
Deshalb war ich angenehm überrascht, als ich die Perlop-Seite noch einmal las und sah, dass dies in einer späteren Version von Perl behoben wurde. Es verfügt jetzt über die bitweise Funktion, die in Perl 5.22 experimentell und in Perl 5.28 verfügbar ist. Dadurch wird sichergestellt, dass bitweise Operatoren die Werte immer als Ganzzahl behandeln und stringbasierte bitweise Operatoren über neue Operatoren verfügen.
Wie auch immer, zurück zur eigentlichen Aufgabe. Dazu berechne ich alle Kombinationen zweier Ganzzahlen. Für jede Kombination führe ich eine XOR-Verknüpfung (exklusives Oder) der beiden Werte durch, konvertiere sie in Binärwerte und zähle die Anzahl der Einsen in der Binärdarstellung.
def largest_number(ints: list) -> int: sorted_ints = sorted(ints, key=cmp_to_key(number_sort), reverse=True) return int(''.join(map(str, sorted_ints)))
Beispiele
def number_sort(i1: int, i2: int) -> int: s1 = str(i1) s2 = str(i2) c1 = int(s1 + s2) c2 = int(s2 + s1) if c1 < c2: return -1 if c1 > c2: return 1 return 0
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHammerlisten. 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
