Python에서 주간 챌린지 작업을 단계별로 해결하기
1. 소개
Mohammad S. Anwar가 주최한 주간 챌린지는 개발자들이 두 가지 과제를 해결하여 경쟁하는 우호적인 경쟁입니다. 학습, 공유, 즐거움을 통해 모든 언어와 수준의 개발자의 참여를 장려합니다.
과제 2: 주간 챌린지의 단계별 진행에서는 개발자가 단계별 합계가 1보다 작지 않게 만드는 시작 값을 찾아야 합니다.
이 게시물에서는 작업 2: 단계별로 Python 언어 솔루션에 대해 논의하고 제시하며 간략한 결론으로 마무리합니다.
2. 작업 2: 단계별
정수 배열 @int가 제공됩니다.
단계별 합계가 1보다 작지 않도록 최소 양의 시작 값을 찾는 스크립트를 작성하세요.
주간 챌린지 302, 과제 2: 단계별
예 1 - 3은 주어진 입력에서 예상되는 출력을 나타냅니다.
실시예 1
Input: @ints = (-3, 2, -3, 4, 2) Output: 5
시작 값 5.
5 + (-3) = 2 2 + (+2) = 4 4 + (-3) = 1 1 + (+4) = 5 5 + (+2) = 7
실시예 2
Input: @ints = (1, 2) Output: 1
실시예 3
Input: @ints = (1, -2, -3) Output: 5
3. 과제 2에 대한 나의 해결책
def return_min_start(ints: list[int]) -> int | None: for start_value in range(1, 1000000): step_sum = start_value + ints[0] if step_sum < 1: continue for index in range(1, len(ints)): step_sum += ints[index] if step_sum < 1: break if step_sum >= 1: return start_value return None
내 솔루션은 for 루프와 if 문을 사용하여 작업 요구 사항과 일치하는 start_value를 점진적으로 검색합니다.
- [1, 1000000) 범위 내에서 시작값을 점진적으로 검색합니다. 각 start_value에 대해 다음을 수행합니다.
- start_value와 ints[0]의 단계별 합계(step_sum)를 계산합니다. step_sum이 1보다 작으면 다음으로 가능한 start_value로 다시 시작합니다.
- int의 나머지 요소에 대해 step_sum을 계산합니다. 어떤 요소에서든 step_sum이 1보다 작으면 가능한 다음 start_value로 다시 시작합니다.
- start_value의 최종 step_sum이 1보다 크면 start_value를 반환합니다.
- [1, 1000000) 범위 내에서 start_value를 찾지 못하면 None을 반환합니다.
4. 결론
이번 게시물에서는 작업 2: 단계별에 대해 논의하고 해결책을 제시했습니다.
주간 챌린지 웹사이트에서 최신 및 과거 챌린지에 대해 자세히 알아보세요.
https://theweeklychallenge.org/
주간 챌린지 FAQ에서 경쟁에 대해 자세히 알아보세요.
https://theweeklychallenge.org/faq/
위 내용은 Python에서 주간 챌린지 작업을 단계별로 해결하기의 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.

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

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.

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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.

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.

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.
