概念假设给定一个长为p、宽为q的木板，我们需要将其切割成p*q个正方形，使得切割成本最小。对于此木板，每个边的切割成本将给出。简而言之，我们需要选择这样一个切割序列，使得成本最小化。示例关于上述木板，最佳的切割成正方形的方法是 -上述情况下的最小总成本为65。它是通过实现以下步骤计算得出的。初始值：Total_cost = 0 Total_cost = Total_cost + edge_cost * total_pieces 成本 5 水平切割 成本 = 0 + ... 阅读更多

假设我们有一个二维数组。其中每个单元格包含一个数字成本，表示访问该单元格的成本，我们必须找到从左上角单元格到右下角单元格的路径，该路径消耗的总成本最小。因此，如果输入如下所示：32101661319111448158710111141751234891254221141100331124221那么输出将为 340，因为 (32 + 11 + 14 + 48 + 66 + 13 + 19 + 7 + 34 + 12 + 21 + 42 + 21) = 340要解决这个问题，我们将遵循以下步骤：定义具有x、y坐标和距离参数的单元格。定义一个矩阵数组... 阅读更多

概念对于给定的三个已排序数组 A、B 和 C（大小不一定相同），计算任何三元组 A[i]、B[j]、C[k] 的最大值和最小值之间的最小绝对差，这些三元组分别位于数组 A、B 和 C 下，即最小化 (max(A[i], B[j], C[k]) – min(A[i], B[j], C[k]))。输入-A：[2, 5, 6, 9, 11] B：[7, 10, 16] C：[3, 4, 7, 7]输出-1解释当我们选择 A[i] = 6、B[j] = 7、C[k] = 7 时，我们得到最小差值，为 max(A[i], B[j], C[k]) - ... 阅读更多

假设我们有不同的k个已排序数组。我们必须合并这些数组并显示排序结果。因此，如果输入如下所示：k = 3，数组为 {2, 4}、{3, 5, 7}、{1, 10, 11, 12}，则输出将为 1 2 3 4 5 7 10 11 12要解决这个问题，我们将遵循以下步骤：定义一种类型对，其第一个元素是整数，第二个元素是另一个整数对，将其命名为 ppi。定义一个数组 op定义一个优先队列 q对于初始化 i := 0，当 i < arr 的大小，... 阅读更多

假设我们有一棵二叉树；我们必须计算由值连续递增的节点组成的最长路径的长度。每个节点将被视为长度为 1 的路径。因此，如果输入如下所示，则输出将为 3，因为 (11, 12, 13) 是最大连续路径。要解决这个问题，我们将遵循以下步骤：定义一个函数 solve()，它将获取根、prev_data、prev_length，如果根非零，则：-返回 prev_lengthcur_data := 根的值如果 cur_data 与 prev_data + 1 相同，则：-返回 solve(根的左子树, cur_data, prev_length+1) 的最大值... 阅读更多

我们有一个数组 A。A 的所有元素都出现 m 次，但只有一个元素只出现一次。我们必须找到那个唯一的元素。因此，如果输入如下所示：A = [6, 2, 7, 2, 2, 6, 6]，m = 3，则输出将为 7。要解决这个问题，我们将遵循以下步骤：INT_SIZE := 8 * 整型变量的大小定义大小为：INT_SIZE 的数组 count。并填充为 0对于初始化 i := 0，当 i < INT_SIZE，更新（i 增加 1），执行：-对于初始化 j := 0，当 j < size，更新（... 阅读更多

假设我们有一棵二叉树。众所周知，二叉树的简洁编码的性能接近最低可能的存储空间。第 n 个卡塔兰数由具有 n 个不同节点的不同结构二叉树的数量指定。如果 n 很大，则大约为 4n；因此，我们需要至少大约 log2(4) n = 2n 位来对其进行编码。因此，简洁二叉树将消耗 2n + O(n) 位。因此，如果输入如下所示，则输出将被编码为：编码结构列表 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0数据列表 10 20 40 ... 阅读更多

Pandas 是一个非常广泛使用的 Python 库，用于数据清洗、数据分析等。在这篇文章中，我们将了解如何使用 query 方法从给定的数据集获取特定数据。我们可以在查询中包含单条件和多条件。读取数据让我们首先使用 pandas 库将数据读取到 pandas 数据框中。下面的程序就是这样做的。示例import pandas as pd # 从 csv 文件读取数据框 data = pd.read_csv("D:\heart.csv") print(data)输出运行上面的代码会给我们以下结果：带单条件的查询接下来我们看看如何使用... 阅读更多

作为数据清洗活动的一部分，我们有时可能需要取出列表中存在的整数。在这篇文章中，我们将有一个包含浮点数和整数的数组。我们将从数组中删除整数并打印出浮点数。使用 astypeastype 函数将用于查找数组中的元素是整数还是浮点数。相应地，我们将决定保留或删除数组中的元素，并将其存储在结果集中。示例实时演示import numpy as np # 初始化数组 A_array = np.array([3.2, 5.5, 2.0, 4.1, 5]) ... 阅读更多

有时在 Python 字典中，我们可能需要根据某些条件过滤掉字典的某些键。在这篇文章中，我们将了解如何从 Python 字典中过滤键。使用 for 和 in在这种方法中，我们将要过滤的键的值放在一个列表中。然后迭代列表中的每个元素，并检查其在给定字典中的存在情况。我们创建一个包含在字典中找到的这些值的最终字典。示例实时演示dictA= {'Mon':'Phy', 'Tue':'chem', 'Wed':'Math', 'Thu':'Bio'} key_list = ['Tue', 'Thu'] print("给定字典：", dictA) print("要过滤的键：", ... 阅读更多