假设我们有两个二进制矩阵 mat1 和 mat2。其中 1 代表陆地，0 代表水，如果有一组 1（陆地）被水包围，则称为岛屿。我们必须找到在 mat1 和 mat2 中都存在于完全相同坐标的岛屿数量。因此，如果输入类似于 mat1 =101100100 和 mat2 =101100101，则输出将为 2，因为重叠的岛屿是 101100101，因此有两个重叠的岛屿。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：r := mat1 的行数 c := mat1 的列数 last_row := r - 1 last_col := c - ... 阅读更多

假设我们有一个名为 nums 的数字列表，它们按升序排序，我们还有一个数字 target，我们必须找到应插入 target 以保持 nums 排序的索引。如果 target 已经存在于 nums 中，则返回可以插入 target 的最大索引。我们必须在不使用库函数的情况下解决这个问题，并在 O(log n) 时间内解决它。因此，如果输入类似于 nums = [1, 5, 6, 6, 8, 9] target = 6，则输出将为 4，因为 6 已经存在，因此要插入它，则... 阅读更多

假设我们有一个长度为偶数的小写字符串 s。我们必须找到需要更新的字符的最小数量，以便满足以下三个条件之一，对于所有 i，其中 0 ≤ i < n/2 和 j，n/2 ≤ j < n −s[i] > s[j]s[i] < s[j]s[i] == s[j]因此，如果输入类似于 s = "pppxxp"，则输出将为 1，因为如果我们将最后一个 "p" 更改为 "x"，则可以满足条件 s[i] < s[j]为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：n := ... 阅读更多

要使用分钟频率对 DateTimeIndex 进行舍入，请使用 DateTimeIndex.round() 方法。对于分钟频率，请使用值为“T”的 freq 参数。首先，导入所需的库：import pandas as pd具有周期 5 和频率为 s（即秒）的 DateTimeIndex。时区为澳大利亚/阿德莱德：datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:00', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='45s') 显示 DateTimeIndex：print("DateTimeIndex...", datetimeindex)对 DateTimeIndex 日期进行分钟频率的舍入运算。对于分钟频率，我们使用了 'T'：print("使用分钟频率执行舍入运算...", datetimeindex.round(freq='T'))示例以下是代码：import pandas as pd # 具有周期 5 和频率为 s（即秒）的 DateTimeIndex # 时区为澳大利亚/阿德莱德 datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 ... 阅读更多

要使用小时频率对 DateTimeIndex 进行舍入，请使用 DateTimeIndex.round() 方法。对于小时频率，请使用值为“H”的 freq 参数。首先，导入所需的库：import pandas as pd创建一个具有周期 5 和频率为 T（即分钟）的 DateTimeIndex：datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:00', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='35T') 显示 DateTimeIndex：print("DateTimeIndex...", datetimeindex)对 DateTimeIndex 日期进行小时频率的舍入运算。对于小时频率，我们使用了 'H'：print("使用小时频率执行舍入运算...", datetimeindex.round(freq='H'))示例以下是代码：import pandas as pd # 具有周期 5 和频率为 T（即分钟）的 DateTimeIndex # 时区为澳大利亚/阿德莱德 datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:00', periods=5, ... 阅读更多

假设我们有一个名为 fruits 的列表和另外两个值 k 和 cap。其中每个 fruits[i] 都有三个值：[c, s, t]，这表示水果 i 的每个成本为 c，每个水果的大小为 s，共有 t 个。k 表示容量为 cap 的水果篮的数量。我们希望按照以下约束顺序填充水果篮：每个篮子只能容纳同一种水果每个篮子应尽可能装满每个篮子应尽可能便宜因此，我们必须找到填充... 阅读更多

要将 DateTimeIndex 中的时间戳捕捉到最近发生的频率，请使用 DateTimeIndex.snap() 方法。使用 freq 参数设置频率。首先，导入所需的库：import pandas as pd创建一个具有周期 6 和频率为 D（即天）的 DateTimeIndex：datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='D') 显示 DateTimeIndex：print("DateTimeIndex...", datetimeindex)将时间戳捕捉到最近发生的频率，这里为月底：print("将时间戳捕捉到最近发生的频率...", datetimeindex.snap(freq='M'))示例以下是代码：import pandas as pd # 具有周期 6 和频率为 D（即天）的 DateTimeIndex # 时区为澳大利亚/阿德莱德 datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='D') ... 阅读更多

假设我们有一个名为 costs 的列表。其中 costs[i] 有 [c1, c2] 表示对于第 i 个人，到达城市 0 的成本为 c1，到达城市 1 的成本为 c2。我们希望相同数量的人前往城市 0 和城市 1，我们必须找到所需的最低成本。因此，如果输入类似于 costs = [[2, 6], [10, 3], [4, 9], [5, 8]]，则输出将为 17，因为第 0 和 2 个人将前往城市 0，第 1 和 3 个人将前往城市 1，因此对于城市 0，则... 阅读更多

假设我们有两个数字 k 和 target。现在考虑 Amal 和 Bimal 正在玩游戏。在每一轮中，Amal 选择一个从 1 到 k 的数字添加到从 0 开始的总分数中。谁先超过 target 获胜。Amal 总是先玩，我们必须检查如果他们都以最佳方式玩，他是否可以强制获胜。因此，如果输入类似于 k = 5 target = 10，则输出将为 True，因为如果 Amal 首先选择 4，那么无论 Bimal 选择 1、2、...还是 5，Amal 都可以... 阅读更多

假设我们有一个名为 nums 的数字列表。我们必须找到 nums 中每个峰值元素的索引，按升序排序。当满足所有这三个条件时，索引 i 为峰值元素的索引：1. 右侧与其不同的下一个数字不存在，或者必须小于 nums[i] 2. 左侧与其不同的上一个数字不存在，或者必须小于 nums[i] 3. 其左侧或右侧至少有一个数字与 nums[i] 不同。因此，如果... 阅读更多