Logik dalam Penyelesaian Masalah
Hai, semua! Hari ini saya menyelesaikan tiga masalah pada LeetCode : Tetingkap gelongsor maksimum, Laksanakan baris gilir dengan tindanan dan petak sempurna.
Masalah ini bagus untuk meningkatkan kemahiran pemikiran logik kita. Biar saya membimbing anda melalui logik untuk setiap masalah.
Masalah pertama Tetingkap gelongsor maksimum. Masalahnya menyatakan bahawa kami dibekalkan dengan tatasusunan nombor dan tetingkap saiz k. Kita hanya boleh melihat elemen k dari tetingkap. Tetingkap akan mula meluncur dari elemen pertama ke elemen terakhir tatasusunan mengikut saiz tetingkap. Untuk setiap slaid tetingkap, kami perlu mengembalikan nombor maksimum.
Kami boleh menyelesaikan masalah ini dengan dua cara berdasarkan pemahaman saya. Pendekatan pertama menggunakan gelung bersarang: satu untuk gelung untuk melintasi tatasusunan dan satu lagi untuk gelung adalah untuk menjejaki elemen k dan kami akan menggunakan maks untuk mencari nombor maksimum dalam elemen k itu dan kemudian kami membuat senarai dengan semua nombor maksimum, dan kembalikan senarai itu.
Pendekatan kedua ialah menggunakan dequeue. Dequeue boleh mengendalikan operasi tolak, pop dan atas di kedua-dua hujung (pertama dan terakhir). Kami akan menggunakan dequeue untuk menyimpan indeks nombor maksimum bagi setiap k(saiz tetingkap) dalam tatasusunan. Apabila saiz tetingkap melebihi maka kami akan mengeluarkan indeks tertentu daripada dequeue. Dengan cara ini kami akan mengembalikan semua nombor maksimum dalam senarai.
Masalah kedua Laksanakan baris gilir dengan tindanan. Dalam masalah ini kita boleh menggunakan dua tindanan untuk mencapai kefungsian baris gilir. katakan kita mempunyai tindanan satu dan tindanan dua. Setiap kali terdapat operasi tolak kita boleh menolaknya untuk menyusun satu. Untuk operasi pop dan teratas, kami menyemak sama ada tindanan dua kosong. Jika ya, kami akan mengalihkan semua elemen daripada tindanan satu kepada tindanan dua Jika tidak, kami terus menggunakan operasi pop atau atas pada tindanan dua. Dengan cara ini kita boleh melaksanakan baris gilir dengan bantuan dua tindanan.
Masalah ketiga Petak sempurna. Dalam masalah ini, kita diberi nombor input, dan kita perlu mencari bilangan minimum kuasa dua sempurna yang diperlukan untuk menjumlahkan nombor input itu. Kita boleh menyelesaikan masalah ini dengan memulakan dua tatasusunan. Satu tatasusunan adalah untuk menyimpan semua petak sempurna kurang daripada nombor input, dan satu lagi digunakan untuk menjejaki bilangan petak sempurna minimum yang dijumlahkan untuk memberikan nombor input. Cara ini dapat menyelesaikan masalah dengan cekap.
Saya harap pengalaman saya akan berguna.
Atas ialah kandungan terperinci Logik dalam Penyelesaian Masalah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
