問題解決の新しい週を始めましょう
皆さん、こんにちは!今日、私は一週間の問題解決計画を準備し、LeetCode で 3 つの問題 (ノードをペアで交換する、最大の長方形、および適切な年齢の友達) を解決しました。
計画を立てる際に留意すべきことがたくさんあります。まず、問題解決において学びたい概念を検討し、関連する問題をすべて見つけて、その中から最も概念的なものを選択します。プランに 1 つずつ追加してください。
選択した問題が自分のスキルの範囲内であることを確認してください。これは、問題が難しすぎても簡単すぎてもいけないことを意味します。その特定の概念について経験を積むことは、あなたにとって有益であるはずです。ここで私は、難しい問題を避けるべきだ、あるいは身近なレベルの問題だけを解こうべきだと言っているのではありません。毎日、同じレベルの問題を 2 つまたは 3 つ、より高いレベルの問題を 1 つまたは 2 つ解くようにしてください。同じレベルの問題は概念を修正するのに役立ち、また問題解決に対する自信を得ることができます。より高いレベルの問題は、問題の難易度を理解するのに役立ちます。したがって、毎日の計画に両方のレベルの問題を含めることが不可欠です。
ノードペアの交換: これはペアノードのアドレスを交換することで解決できるリンクリスト問題です。
最大長方形: この問題はスタックを使用して解決できます。マトリックス全体を横断します。 1 つ見つかった場合はカウントを増やすか、そうでない場合はゼロに置き換えます。毎回、スタックを新しい値で更新します。このようにして、最大長方形問題を解くことができます。
適切な年齢の友達: この問題では、指定された年齢の配列全体を調べて、指定された制約が満たされているかどうかを確認できます。このようにして、この問題を解決できます。
私の経験がお役に立てば幸いです!
以上が問題解決の新しい週を始めましょうの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。
