Code Day の到来 リネンのレイアウト
19日目: リネンのレイアウト
GitHub ソリューション
今日の課題は、通常の 2D パズルとダイクストラのアルゴリズムからの新鮮な変化でした。私のアプローチ方法は次のとおりです:
パート 1
目標は簡単です。利用可能なタオルを使用して、指定されたタオルの配置を作成できるかどうかを確認することです。
してはいけないこと:
最初に、itertools.combinations を使用して、考えられるすべてのタオルの組み合わせを生成しようとしました。これは実用的でも効率的でもないことがすぐに明らかになりました。
効果があったもの:
辞書 (メモ) と組み合わせた再帰を使用して、すでに処理されたデザインをキャッシュします。これにより、冗長な計算が防止され、ソリューションの効率が大幅に向上します。
仕組み:
各デザインの先頭をタオルのパターンの 1 つと合わせてみてください。
一致するものがあれば、一致した部分を削除し、残りを再帰的に処理します。
メモを使用して、すでにチェックしたデザインの結果をキャッシュし、重複した作業を避けます。
メモ化による再帰的アプローチにより、大規模な入力であっても複雑さが管理可能に保たれ、ソリューションが効率的に実行されます。
パート 2
2 番目の部分では、ハードルが上がりました。利用可能なパターンを使用して各タオルのデザインを作成する方法の数を数えます。
重要な洞察:
count_arrangements 関数はパート 1 の再帰ロジックを拡張していますが、デザインを構築するために考えられるすべての方法を計算するようになりました。
一致するタオルごとに、デザインの残りの部分を再帰的に実行します。
別の辞書 (memo_count) を使用して、以前に解決した部分問題の結果をキャッシュします。
例:
「brgr」が 2 つの方法で構築できる場合は、再計算するのではなく、単純にキャッシュから 2 を返します。
最適化:
パート 1 のおかげで、どのようなデザインが可能であるかはすでにわかりました。私たちはそれらの手配のみを計算します。
すべての有効な方法を合計すると、パート 2 の最終的な答えが得られます。これは非常に簡単です。
私が言ったように、今日のチャレンジはとても楽しくて、良い気分転換になりました。この記事が今後の課題やコーディングに役立つことを願っています。
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以上がCode Day の到来 リネンのレイアウトの詳細内容です。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。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

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。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
