


Lösen Sie die wöchentliche Herausforderungsaufgabe Schritt für Schritt in Python
1. Einführung
Die Weekly Challenge, organisiert von Mohammad S. Anwar, ist ein freundlicher Wettbewerb, bei dem Entwickler gegeneinander antreten, indem sie zwei Aufgaben lösen. Es fördert die Teilnahme von Entwicklern aller Sprachen und Niveaus durch Lernen, Teilen und Spaß haben.
Aufgabe 2: Schritt für Schritt aus der Weekly Challenge erfordert von den Entwicklern, einen Startwert zu finden, der eine Schritt-für-Schritt-Summe niemals kleiner als eins macht.
In diesem Beitrag diskutiere und präsentiere ich meine Python-Sprachlösung für Aufgabe 2: Schritt für Schritt und schließe sie mit einer kurzen Schlussfolgerung ab.
2. Aufgabe 2: Schritt für Schritt
Sie erhalten ein Array von Ganzzahlen, @ints.
Schreiben Sie ein Skript, um den minimalen positiven Startwert zu ermitteln, sodass die Schritt-für-Schritt-Summe nie kleiner als eins ist.
Die wöchentliche Herausforderung 302, Aufgabe 2: Schritt für Schritt
Beispiele 1–3 zeigen die erwarteten Ergebnisse aus gegebenen Eingaben.
Beispiel 1
Input: @ints = (-3, 2, -3, 4, 2) Output: 5
Für Startwert 5.
5 + (-3) = 2 2 + (+2) = 4 4 + (-3) = 1 1 + (+4) = 5 5 + (+2) = 7
Beispiel 2
Input: @ints = (1, 2) Output: 1
Beispiel 3
Input: @ints = (1, -2, -3) Output: 5
3. Meine Lösung zu Aufgabe 2
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: return start_value return None
Meine Lösung verwendet for-Schleifen und if-Anweisungen, um inkrementell nach dem Startwert zu suchen, der den Aufgabenanforderungen entspricht:
- Ich suche schrittweise nach Startwerten im Bereich von [1, 1000000]. Für jeden Startwert:
- Ich berechne Schritt für Schritt die Summe (step_sum) von start_value und ints[0]. Wenn die Schrittsumme kleiner als eins ist, beginne ich mit dem nächstmöglichen Startwert von vorne.
- Ich berechne die Schrittsumme für die verbleibenden Elemente von Ints. Wenn die Schrittsumme für ein Element kleiner als eins ist, beginne ich von vorne mit dem nächstmöglichen Startwert.
- Wenn die letzte Schrittsumme für Startwert größer als eins ist, gebe ich Startwert zurück.
- Wenn ich keinen Startwert im Bereich von [1, 1000000] finde, gebe ich None zurück.
4. Fazit
In diesem Beitrag habe ich Aufgabe 2: Schritt für Schritt besprochen und meine Lösung vorgestellt.
Erfahren Sie mehr über die neuesten und vergangenen Herausforderungen auf der Website der Weekly Challenge:
https://theweeklychallenge.org/
Erfahren Sie mehr über die Teilnahme in den FAQ zur Weekly Challenge:
https://theweeklychallenge.org/faq/
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLösen Sie die wöchentliche Herausforderungsaufgabe Schritt für Schritt in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ARRAYSAREGENERARYMOREMORY-effizientesThanlistsforstoringNumericalDataduetototototheirfixed-SizenReanddirectMemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontuTouNDdirectMemoryAccess.

ToconvertapythonListtoanArray, UsethearrayModule: 1) ImportThearrayModule, 2) Kreatelist, 3) Usearray (Typcode, Liste) Toconvertit, spezifizieren thetypecodelik'i'i'i'i'i'i'i'i'Itingers.ThiskonversionoptimizesMorySageForHomoGeenousData, EnhancingIntationSerance -Formance -FormanceConconcompomp

Python -Listen können verschiedene Arten von Daten speichern. Die Beispielliste enthält Ganzzahlen, Saiten, schwimmende Punktzahlen, Boolesche, verschachtelte Listen und Wörterbücher. Die Listenflexibilität ist bei der Datenverarbeitung und -prototypung wertvoll, muss jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes sicherzustellen.

Pythondoesnothavebuilt-In-In-In-In-Grad; UsethearraymoduleformemoryeffizientHomogenousDatastorage, whilelistareversatileformixedDatatypes

ThemostcommonlyusedModuleforcreatreatraysinpythonisnumpy.1) NumpyprovideseffictionToolsforArrayoperationen, IdealfornicericalData.2) ArraysCanbesedusednp.Array () for1dand2dstructures.3) numpyexcelsusingnp.Array () und -Antenoperationen

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.


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