Python에서 우아한 정수 파티셔닝
정수 파티셔닝 작업에는 주어진 숫자를 부분이라고 알려진 양의 정수의 합으로 나누는 작업이 포함됩니다. . 일반적인 예는 숫자 4를 분할하는 것입니다. 이는 1 1 1 1 또는 1 1 2 또는 2 2로 표시될 수 있습니다.
Elegant Python Solution
우아한 접근 방식이 필요하기 때문에 partitions라는 Python 함수가 제안되었습니다.
def partitions(n, I=1): yield (n,) for i in range(I, n//2 + 1): for p in partitions(n-i, i): yield (i,) + p
이 함수는 재귀를 활용하고 주어진 숫자 n의 가능한 모든 파티션을 생성합니다. n을 단일 부분(자체)으로 분할한 후 n-i를 i보다 크거나 같은 부분으로 재귀적으로 분할합니다.
성능 평가
비교 이전에 제안된 기능인 이 솔루션은 속도와 메모리 사용량 모두에서 상당한 개선을 보여줍니다.
import timeit n = 20 # Original function def nolen(n): """Original function for integer partitioning.""" # implementation omitted for brevity # Proposed 'partitions' function def partitions(n, I=1): # implementation omitted for brevity # Measure execution time print("Original function (r0): ", timeit.timeit(lambda: r0 = nolen(n), number=100)) print("Proposed function (r1): ", timeit.timeit(lambda: r1 = list(partitions(n)), number=100)) print(f"Partitions are equal: {sorted(map(sorted, r0)) == sorted(map(sorted, r1))}")
제안된 파티션 기능은 훨씬 적은 메모리를 사용하면서 원본보다 약 1370배 빠릅니다.
대체 접근 방식
파티션 기능은 성능이 뛰어나고 우아한 솔루션을 제공하지만 ActiveState와 같은 플랫폼에는 다른 옵션도 있습니다.
- [Generator 정수 파티션의 경우(Python 레시피)](https://www.activestate.com/recipes/577676-generator-for-integer-partitions/)
결론
제안된 파티션 함수는 Python의 정수 파티셔닝에 대한 효율적이고 간결한 접근 방식을 제공합니다. 우아함과 속도 덕분에 향상된 코딩 스타일을 원하는 프로그래머에게 귀중한 도구입니다.
위 내용은 Python에서 어떻게 정수를 우아하게 분할할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.


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