给定一个可以用三维数组 cube[length][breadth][height] 表示的立方体。任务是计算遍历立方体时达到的最小路径和，并打印结果。让我们看看这个的各种输入输出场景 - 输入 − int cube[length][breadth][height] = { { {2, 4, 1}, {3, 4, 5}, {9, 8, 7}}, { {5, 3, 2}, {7, 6, 5}, {8, 7, 6}}, { {3, 2, 1}, {4, 3, 2}, {5, 4, 3}}} 输出 − 三维数组中的最小路径和为：15 解释 − 给定一个具有长度、宽度和高度的立方体。现在，我们… 阅读更多

给定整数 a_num 存储分子，p_den 存储分母（应为素数）。任务是检查对 a_num 除以 p_den 后执行的操作是否证明了米迪定理。证明米迪定理的步骤：输入分子为 a_num，分母为 p_den（应始终为素数）。将数字相除。检查重复的十进制值。存储十进制值，直到它们不重复。检查数字是否为偶数，如果是，则将其分成两半。将两个数字相加。如果输出为… 阅读更多

给定一个任意大小的整数元素数组。任务是从给定数组中在给定范围内形成子数组（可以从数组中的任何可能的索引值开始），找到计算出的最大和。让我们看看这个的各种输入输出场景 - 输入 − int arr[] = { 3, 2, -1, 6, 7, 2 }, int first = 0, int last = 5 输出 − 给定范围内的最大子数组和为：19 解释 − 给定一个包含正值和负值的数组和一个… 阅读更多

要检查给定时间戳是否在偏移量上，请在 Pandas 中使用 CustomBusinessHour.is_on_offset()。传递时间戳作为参数进行检查。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 −timestamp = pd.Timestamp('2021-11-14 05:20:30') 创建自定义工作时间偏移量。CustomBusinessHour 是 DateOffset 子类 −cbhOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(start="09:30", end = "18:30") 将偏移量添加到时间戳并显示更新的时间戳 print("更新的时间戳...", timestamp + cbhOffset) 检查给定时间戳是否在偏移量上 −offset = cbhOffset.is_on_offset(pd.Timestamp('2021-11-20 05:20:30')) 显示结果 −print("检查给定时间戳是否在偏移量上...", offset) 示例以下是… 阅读更多

要检查给定的 CustomBusinessHour 是否已锚定，请在 Pandas 中使用 CustomBusinessHour.is_anchored() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 −timestamp = pd.Timestamp('2021-11-14 05:20:30') 创建自定义工作时间偏移量。CustomBusinessHour 是 DateOffset 子类 −cbhOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(start="09:30", end = "18:30") 将偏移量添加到时间戳并显示更新的时间戳 −print("更新的时间戳...", timestamp + cbhOffset) 检查 CustomBusinessHour 是否已锚定 −print("检查 CustomBusinessHour 是否已锚定...", cbhOffset.is_anchored()) 示例以下是代码 −import pandas as pd # 在 Pandas 中设置时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp('2021-11-14 05:20:30') # 显示时间戳 print("时间戳...", ... 阅读更多

要从 CustomBusinessHour 偏移量对象以 24 小时制显示自定义工作时间的结束时间，请在 Pandas 中使用 CustomBusinessHour.end 属性。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 −timestamp = pd.Timestamp('2021-11-14 05:20:30') 创建自定义工作时间偏移量。这里，“start”是您的自定义工作时间以 24 小时制表示的开始时间。“end”是您的自定义工作时间以 24 小时制表示的结束时间 −cbhOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(start="09:30", end = "18:30", n = 5) 将偏移量添加到时间戳并显示更新的时间戳 −print("更新的时间戳...", timestamp + cbhOffset) 显示… 阅读更多

要从 CustomBusinessHour 偏移量对象以 24 小时制显示自定义工作时间的开始时间，请在 Pandas 中使用 CustomBusinessHour.start 属性。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 −timestamp = pd.Timestamp('2021-11-14 05:20:30') 创建自定义工作时间偏移量。这里，“start”是您的自定义工作时间以 24 小时制表示的开始时间。“end”是您的自定义工作时间以 24 小时制表示的结束时间 −cbhOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(start="09:30", end = "18:00", n = 8) 将偏移量添加到时间戳并显示更新的时间戳 −print("更新的时间戳...", timestamp + cbhOffset) 显示… 阅读更多

要获取应用于 CustomBusinessHour 偏移量的 weekmask，请在 Pandas 中使用 CustomBusinessHour.weekmask 属性。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 −timestamp = pd.Timestamp('2021-11-14 05:20:30') 创建自定义工作时间偏移量。CustomBusinessHour 是 DateOffset 子类。有效工作日的 Weekmask −cbhOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(n = 7, weekmask = 'Mon Tue Wed Fri') 将偏移量添加到时间戳并显示更新的时间戳 −print("更新的时间戳...", timestamp + cbhOffset) 显示 weekmask −print("CustomBusinessHour 对象上的 weekmask..", cbhOffset.weekmask) 示例以下是代码 −import pandas as pd # 在 Pandas 中设置时间戳对象 timestamp = ... 阅读更多

给定一个整数数组，表示多项式的系数值。数组大小为'n'，即数组中的元素个数。多项式的次数始终从n-1开始，因为多项式序列的末尾将有一个常数值。任务是用其他多项式替换系数，以使根的总和最小化。让我们看看各种输入输出场景 - 输入 - int arr[] = { 2, -1, 4, 9, -1, 10, -5} 输出 - 最小化…的根的总和 阅读更多

要返回应用于CustomBusinessHour偏移量的增量计数，请在Pandas中使用CustomBusinessHour.n属性。首先，导入所需的库 - 导入pandas为pd 设置Pandas中的时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-11-14 05:20:30') 创建CustomBusinessHour偏移量。CustomBusinessHour是DateOffset的子类 - cbhOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(n = 7, weekmask = 'Mon Tue Wed Fri') 将偏移量添加到Timestamp并显示更新后的Timestamp - print("更新后的Timestamp...", timestamp + cbhOffset) 返回给定CustomBusinessHour对象的增量计数 - print("CustomBusinessHour对象的增量计数..", cbhOffset.n) 示例 以下是代码 - 导入pandas为pd # 设置… 阅读更多