文字列を単語ごとに反転することは、非常に一般的な面接の質問です。 Python での実装は非常に簡単です。
上記の実装は実際にはほとんどの状況に対応できますが、完璧ではありません。たとえば、2 番目の文字列の感嘆符は反転されず、元の文字列のスペースの数は保持されません。 (上記の例では、実際には Hello と World の間に複数のスペースがあります)
期待される結果は次のようになります。
問題を複雑にすることなく上記の解決策を改善するには、re モジュールを使用することをお勧めします。 re.split() の公式ドキュメントを確認できます。具体的な例を見てみましょう。
スライスを使用して順序を逆にするのはあまり読みにくいと感じる場合は、実際に次のように書くことができます。
一文で完了するのでとても簡単です!
Python 逆文字列、 には合計 5 つのメソッドが含まれています。最初のメソッドが最も単純です。つまり、ステップ サイズは -1 で、出力文字列です。
方法は以下の通りです
5つの方法の比較:
1. 単純なステップ サイズは -1 で、これは文字列の反転です (一般的に使用されます)。
2. 前後の文字の位置を入れ替えます;
3. 再帰的メソッド、一度に 1 文字ずつ出力します。
4. 両端キュー、extendleft() 関数を使用します。
5. for ループを使用して左から右に出力します。
リーリー

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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