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LabEx의 Python 프로그래밍 과제 활성화

王林
王林원래의
2024-08-09 20:31:32408검색

코딩 기술을 확장하고 싶은 Python 애호가이신가요? 더 이상 보지 마세요! 우리는 문제 해결 능력을 새로운 차원으로 끌어올릴 LabEx 플랫폼에서 6가지 매력적인 프로그래밍 과제 모음을 선별했습니다. ?

aptivating Python Programming Challenges from LabEx

특수 번호 목록 생성부터 효율적인 정렬 알고리즘 구현까지 이 실습 연습에서는 다양한 주제와 난이도를 다룹니다. 초보자이든 숙련된 프로그래머이든 관심을 불러일으키고 개발자로서 성장하는 데 도움이 되는 것을 찾을 수 있을 것입니다.

1. 특수 번호를 인쇄 하시겠습니까?

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이 프로그램에서는 주어진 범위 내에서 5와 7로 나누어지는 숫자 목록을 생성해야 합니다. 범위는 사용자 입력에 따라 결정되므로 문제의 범위를 맞춤설정하고 코드의 유연성을 테스트할 수 있습니다.

2. 효율적인 퀵 정렬 알고리즘?

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빠른 정렬은 분할 정복 방식을 사용하여 배열이나 목록을 정렬하는 널리 사용되는 정렬 알고리즘입니다. 이 챌린지에서는 Quick Sort의 내부 작동 방식을 자세히 알아보고 이 알고리즘의 효율적인 버전을 구현하여 비교 기반 정렬 기술에 대한 이해를 보여줍니다.

3. 처리 시간 계산기 ?️

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다양한 비자 및 체류 허가 신청을 처리해야 하는 출입국 관리 사무소에서 근무한다고 상상해 보세요. 이 챌린지는 포함된 페이지 수를 기준으로 애플리케이션의 처리 시간을 계산하여 워크플로를 간소화하는 데 도움이 되는 Python 프로그램을 개발하는 작업입니다.

4. 사전 속성의 술어 함수 ?

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이 챌린지에서는 Python의 조건자 함수의 강력한 기능을 살펴보겠습니다. 사전을 입력으로 사용하고 사전의 지정된 속성에 조건자 함수를 적용하여 특정 속성에 대해 특정 조건이 충족되는지 확인할 수 있는 함수를 만드는 방법을 배우게 됩니다.

5. 일치하는 값을 찾으십니까?

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이 챌린지는 제공된 테스트 함수를 충족하는 주어진 목록의 첫 번째 요소 값을 찾기 위해 Python의 목록 이해 및 next() 함수를 사용하는 데 중점을 둡니다. 이 기술은 목록에서 첫 번째 홀수를 찾거나 특정 문자로 시작하는 첫 번째 문자열을 찾는 등 다양한 시나리오에서 매우 유용할 수 있습니다.

6. 축의 최대값과 최소값?

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이 마지막 과제에서는 NumPy의 세계에 대해 알아보고 Python에서 2D 배열의 최소값과 최대값을 찾는 방법을 배우게 됩니다. 이 기술은 대규모 데이터 세트로 작업하고 데이터 분석 작업을 수행할 때 매우 유용할 수 있습니다.

이 매혹적인 과제에 뛰어들어 탐색하고 Python 기술을 높이세요! ? 즐거운 코딩하세요!


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위 내용은 LabEx의 Python 프로그래밍 과제 활성화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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