Hallo Leute! Heute habe ich drei Probleme bei LeetCode gelöst: „Alle Anagramme in einem String finden“, „Längste aufeinanderfolgende Sequenz“ und „Suche in gedrehtem sortiertem Array“. Diese Probleme sind wirklich interessant und wir haben verschiedene logische Ansätze, sie zu lösen. Sie sind Erweiterungen der klassischen Probleme der Prüfung, ob zwei Strings Anagramme sind, und der Suche nach einem Zielelement in einem Array.
Alle Anagramme in einer Zeichenfolge finden: Um dieses Problem zu lösen, können wir die Schiebefenstertechnik verwenden. Wir müssen das Eingabearray durchlaufen und dabei eine feste Länge aufeinanderfolgender Elemente im Auge behalten. Wir prüfen, ob dieses Segment ein Anagramm der Zielzeichenfolge ist. Wenn ja, fügen wir den Index zum Ergebnisarray hinzu; Wenn nicht, ignorieren wir den Index. Auf diese Weise können wir das Problem lösen.
Längste aufeinanderfolgende Sequenz: Um dieses Problem zu lösen, entfernen wir zunächst doppelte Elemente mithilfe einer Menge aus dem Array. Dann durchlaufen wir das Array und prüfen, ob eine Folge aufeinanderfolgender Elemente ( 1 oder -1) vorhanden ist. Wenn eine solche Sequenz existiert, verfolgen wir ihre Anzahl; andernfalls ignorieren wir es. Auf diese Weise können wir die Länge der längsten aufeinanderfolgenden Sequenz bestimmen.
Suche im rotierten sortierten Array: Um dieses Problem zu lösen, können wir den binären Suchansatz verwenden. Zuerst teilen wir das Eingabearray in zwei Teile. Anschließend identifizieren wir, welche Hälfte sortiert ist, und führen eine binäre Suche für diese Hälfte durch, um das Zielelement zu finden. Wenn das Ziel in der sortierten Hälfte nicht gefunden wird, suchen wir in der unsortierten Hälfte weiter. Wenn das Zielelement in keiner der beiden Hälften gefunden wird, geben wir -1 zurück. Auf diese Weise können wir dieses Problem lösen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAuf der Reise zur Problemlösung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie

ForloopSareadVantageousForknowniterations und Sequences, OfferingImplicity und Readability;

PythonusesahybridmodelofCompilation und Interpretation: 1) thepythonInterPreterCompilessourceCodeIntoplatform-unintenpendentBytecode.2) Thepythonvirtualmachine (PVM) ThenexexexexecthisByTeCode, BalancingeAnsewusewithperformance.

Pythonisbothinterpreted und kompiliert.1) ItscompiledToByteCodeForPortabilityAcrossplatform.2) thytecodeTheninterpreted, und das ErlaubnisfordyNamictyPingandRapidDevelopment zulässt, obwohl es sich

ForloopsaridealWenyouKnowtHenumberofofiterationssinadvance, während whileloopsarebetterForsituationswhereyouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreffictionAndable, geeigneter Verfaserungsverlust, whereaswiloopsofofermorcontrolanduseusefulfulf

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whilewhileloopsareusedwhentheiterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforiteratingoversequenceslikelistsorarrays.2)Whileloopsaresuitableforscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificcond


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