문제 해결의 새로운 주 시작하기
안녕하세요 여러분! 오늘은 일주일 내내 문제 해결 방안을 준비하고 LeetCode에서 3가지 문제인 쌍으로 노드 교환, 최대 직사각형, 적정 연령의 친구 문제를 해결했습니다.
계획을 세울 때 염두에 두어야 할 사항이 많습니다. 먼저, 문제해결 과정에서 배우고 싶은 개념을 고려하고, 관련된 문제를 모두 찾아 그 중에서 가장 개념적인 문제를 선택하세요. 계획에 하나씩 추가하세요.
선택한 문제가 귀하의 기술 범위에 속하는지 확인하세요. 이는 문제가 너무 어렵거나 너무 쉬워서는 안 된다는 것을 의미합니다. 특정 개념에 대한 경험을 쌓는 것이 당신에게 도움이 될 것입니다. 그렇다고 해서 어려운 문제를 피하거나 익숙한 수준의 문제만 해결하라는 뜻은 아닙니다. 매일 같은 레벨의 문제 2~3개, 더 높은 레벨의 문제 1~2개를 풀어보세요. 같은 수준의 문제는 개념을 수정하고 문제 해결에 대한 자신감을 얻는 데 도움이 됩니다. 더 높은 수준의 문제는 문제의 난이도를 이해하는 데 도움이 됩니다. 따라서 일일 계획에 두 수준의 문제를 모두 포함시키는 것이 필수적입니다.
스왑 노드 쌍 : 쌍 노드의 주소를 교환하여 해결할 수 있는 연결 리스트 문제입니다.
최대 직사각형: 이 문제는 스택을 사용하여 해결할 수 있습니다. 매트릭스를 통과하여 통과합니다. 하나의 증가를 찾으면 카운트를 늘리거나 0으로 바꾸십시오. 매번 새로운 값으로 스택을 업데이트하십시오. 이 방법으로 최대 직사각형 문제를 해결할 수 있습니다.
적절한 연령의 친구: 이 문제에서는 주어진 연령 배열을 탐색하고 주어진 제약 조건이 충족되는지 확인할 수 있습니다. 이런 방법으로 이 문제를 해결할 수 있습니다.
제 경험이 도움이 되었으면 좋겠습니다!
위 내용은 문제 해결의 새로운 주 시작하기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

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.

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.

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.
