AoC - DayBridge 수리
7일차: 교량 수리
이 솔루션에서 가장 좋은 방법은 재귀를 사용하는 것임을 알았습니다.
재귀란 무엇입니까?
재귀는 문제의 작은 부분을 해결하기 위해 함수가 자신을 호출하는 것입니다. 이는 큰 퍼즐을 더 작고 동일한 퍼즐로 나누어 해결하는 것과 같습니다. 함수가 자신을 호출할 때마다 원래 문제의 작은 부분을 해결합니다.
재귀는 어떻게 작동하나요?
재귀에는 두 가지 주요 부분이 있습니다.
기본 사례:
재귀가 멈추는 시점입니다. 문제의 가장 간단한 버전입니다. 그것을 "골대"라고 생각하십시오. 도달하면 함수 자체 호출이 중지되고 결과 반환이 시작됩니다.
우리의 경우 인덱스 == 방정식 매개변수의 길이인 경우입니다.
재귀적 사례:
이는 문제의 작은 부분을 해결하기 위해 함수가 자신을 호출하는 경우입니다.
매번 기본 사례에 한 걸음 더 다가가는 것과 같습니다.
퍼즐은 재귀를 어떻게 사용합니까?
퍼즐의 목표는 일련의 숫자 사이에 연산자( , *, ||)를 적용하여 목표 숫자를 만들 수 있는지 확인하는 것입니다.
도전 과제는 다음과 같습니다.
현재 번호와 다음 번호 사이에서 신청해보세요.
현재 숫자와 다음 숫자 사이에 *를 붙여보세요.
||를 사용하여 두 숫자를 결합해 보세요. (연결).
다음 중 하나가 이루어질 때까지 이 과정을 계속하세요.
모든 숫자를 사용하고 결과가 목표와 같습니다(기본 사례)
아니면
일치하는 항목을 찾지 않고 모든 가능성을 탐색합니다(재귀적 사례)
여기에서 Python과 C# 모두에서 솔루션을 찾을 수 있습니다
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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

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제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
