7 日目: 橋の修理
この解決策では、再帰を使用するのが最良の方法であることがわかりました。
再帰とは何ですか?
再帰とは、問題のより小さな部分を解決するために関数がそれ自体を呼び出すことです。それは、大きなパズルを、より小さな同一のパズルに分割して解くようなものです。関数がそれ自体を呼び出すたびに、元の問題のより小さな部分に取り組みます。
再帰はどのように機能するのでしょうか?
再帰には 2 つの主要な部分があります:
基本ケース:
これで再帰が停止します。これは問題の最も単純なバージョンです。それを「ゴールポスト」と考えてください。到達すると、関数はそれ自体の呼び出しを停止し、結果を返し始めます。
私たちの場合、これはインデックス == 方程式パラメーターの長さの場合です。
再帰的なケース:
これは、問題のより小さな部分に取り組むために関数が自分自身を呼び出すときです。
毎回基本ケースに一歩ずつ近づいているようなものです。
パズルは再帰をどのように使用しますか?
このパズルの目的は、一連の数字の間に演算子 ( 、*、||) を適用して、ターゲットの数字を作成できるかどうかを確認することです。
これが課題です:
現在の番号と次の番号の間に適用してみてください。
現在の番号と次の番号の間に * を適用してみてください。
|| を使用して 2 つの数値を組み合わせてみてください。 (連結).
次のいずれかになるまでこのプロセスを続けます。
すべての数値が使用され、結果はターゲットと等しくなります (基本ケース)
または
一致するものを見つけることなく、すべての可能性が探索されます (再帰的ケース)
ここで Python と C# の両方のソリューションを見つけることができます
いつものように、Twitter で私をフォローして、複数のメディアにわたるヒント、解決策、記事、ブログ投稿をご覧ください。
以上がAoC - DayBridge の修理の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonリストは、さまざまな種類のデータを保存できます。サンプルリストには、整数、文字列、フローティングポイント番号、ブール膜、ネストされたリスト、辞書が含まれています。リストの柔軟性は、データ処理とプロトタイピングにおいて価値がありますが、コードの読みやすさと保守性を確保するためには注意して使用する必要があります。

Pythondoesnothavebuiltinarays; usethearmoduleformemory-efficienthogeneousdatastorage、while-lelistSareversatileformixeddatypes.Arraysareeffientive for forlardatedateSetsetype、wheneasofferistofibuliestibuliestuseduseerieartusedoersorerdatatess。

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金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。


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