1. 소개
Mohammad S. Anwar가 주최한 주간 챌린지는 개발자들이 두 가지 과제를 해결하여 경쟁하는 우호적인 경쟁입니다. 학습, 공유, 즐거움을 통해 모든 언어와 수준의 개발자의 참여를 장려합니다.
과제 2: 주간 챌린지의 단계별 진행에서는 개발자가 단계별 합계가 1보다 작지 않게 만드는 시작 값을 찾아야 합니다.
이 게시물에서는 작업 2: 단계별로 Python 언어 솔루션에 대해 논의하고 제시하며 간략한 결론으로 마무리합니다.
2. 작업 2: 단계별
정수 배열 @int가 제공됩니다.
단계별 합계가 1보다 작지 않도록 최소 양의 시작 값을 찾는 스크립트를 작성하세요.
주간 챌린지 302, 과제 2: 단계별
예 1 - 3은 주어진 입력에서 예상되는 출력을 나타냅니다.
실시예 1
Input: @ints = (-3, 2, -3, 4, 2) Output: 5
시작 값 5.
5 + (-3) = 2 2 + (+2) = 4 4 + (-3) = 1 1 + (+4) = 5 5 + (+2) = 7
실시예 2
Input: @ints = (1, 2) Output: 1
실시예 3
Input: @ints = (1, -2, -3) Output: 5
3. 과제 2에 대한 나의 해결책
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
내 솔루션은 for 루프와 if 문을 사용하여 작업 요구 사항과 일치하는 start_value를 점진적으로 검색합니다.
- [1, 1000000) 범위 내에서 시작값을 점진적으로 검색합니다. 각 start_value에 대해 다음을 수행합니다.
- start_value와 ints[0]의 단계별 합계(step_sum)를 계산합니다. step_sum이 1보다 작으면 다음으로 가능한 start_value로 다시 시작합니다.
- int의 나머지 요소에 대해 step_sum을 계산합니다. 어떤 요소에서든 step_sum이 1보다 작으면 가능한 다음 start_value로 다시 시작합니다.
- start_value의 최종 step_sum이 1보다 크면 start_value를 반환합니다.
- [1, 1000000) 범위 내에서 start_value를 찾지 못하면 None을 반환합니다.
4. 결론
이번 게시물에서는 작업 2: 단계별에 대해 논의하고 해결책을 제시했습니다.
주간 챌린지 웹사이트에서 최신 및 과거 챌린지에 대해 자세히 알아보세요.
https://theweeklychallenge.org/
주간 챌린지 FAQ에서 경쟁에 대해 자세히 알아보세요.
https://theweeklychallenge.org/faq/
위 내용은 Python에서 주간 챌린지 작업을 단계별로 해결하기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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