假设我们有一个二进制字符串 s。我们必须找到仅包含“1”的子字符串的数量。如果答案太大，则将结果模 10^9+7。因此，如果输入类似于 s = "100111"，则输出将为 7，因为仅包含“1”的子字符串为 ["1", "1", "1", "1", "11", "11" 和 "111"]要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -a := 0count := 0for i in range 0 to size of s - 1, doif s[i] is same as "0", thena := 0otherwise, a := a + 1count := count + areturn count示例让 ... 阅读更多

假设我们有一个二维二进制矩阵。我们必须找到矩阵中存在的正方形子矩阵的总数，其中所有元素均为 1。因此，如果输入类似于011011则输出将为 5，因为有一个 (2 × 2) 正方形和四个 (1 × 1) 正方形要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -if mat is empty, thenreturn 0c := 0for i in range 0 to row count of mat, dofor j in range 0 to column count of mat, doif mat[i, j] is 1, thenif i is 0 or j is 0, thenc := c + ... 阅读更多

假设我们有一个区间列表。在此列表中，interval[i] 具有 [start, end] 值。我们必须找到被另一个区间包含的区间数量。如果有一个区间被多个其他区间包含，则应只计算一次。当 s0 ≤ s1 且 e0 ≥ e1 时，区间 [s0, e0] 在另一个区间 [s1, e1] 内。因此，如果输入类似于 intervals = [[2, 6], [3, 4], [4, 7], [5, 5]]，则输出将为 2，因为 [3, 4] 和 [5, 5] 分别在 [2, 6] 和 [4, 7] 内。要解决 ... 阅读更多

要从具有特定时间序列频率的 DateTimeIndex 中提取小时，请使用 DateTimeIndex.hour 属性。首先，导入所需的库 -import pandas as pd具有周期 6 和频率为 H（即小时）的 DateTimeIndex。时区为澳大利亚/悉尼 -datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:35:55', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='H')显示 DateTimeIndex -print("DateTimeIndex...", datetimeindex)获取小时 -print("获取小时..", datetimeindex.hour)示例以下是代码 -import pandas as pd # 具有周期 6 和频率为 H（即小时）的 DateTimeIndex # 时区为澳大利亚/悉尼 datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:35:55', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='H') # 显示 DateTimeIndex print("DateTimeIndex...", datetimeindex) # 显示 DateTimeIndex 频率 print("DateTimeIndex 频率...", datetimeindex.freq) ... 阅读更多

假设我们有两个数字 start 和 end，我们必须找到一个排序的整数列表，使得范围 [start, end]（包括两者）中的每个数字 e 且 e 的数字是连续递增的。连续递增数字的一个示例是 5678，但 169 不是。因此，如果输入类似于 start = 10 end = 150，则输出将为 [12, 23, 34, 45, 56, 67, 78, 89, 123]要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -s := 所有 9 位数字作为字符串 "123456789"a := 一个新列表for i in range 0 to 8, dofor j in range i + 1 to 9, dox := (从索引 i 到 j-1 的 s 的子字符串) 作为数字if start

假设我们有两个数字 n 和 k。这里 n 表示我们将要玩的比赛数量。我们必须找到我们可以以多少种方式连续赢得 k 场或更少的比赛。如果答案太大，则将结果模 10^9 + 7。因此，如果输入类似于 n = 3 k = 2，则输出将为 7，因为我们可以连续赢得 2 次或更少的可能方式为 ["LLL", "WLL", "LWL", "LLW", "WWL", "LWW", "WLW"]要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -m := 1^9 + ... 阅读更多

要返回一个与当前区间相同的 IntervalArray，但在指定侧闭合，请使用 set_closed() 方法，并将参数设置为 both。首先，导入所需的库 -import pandas as pd创建 IntervalArray -index = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks(range(6))显示区间 -print("IntervalIndex...", index)返回一个与当前区间相同的 IntervalArray，但在指定侧闭合，即此处为“both” -print("Result...", index.set_closed('both'))示例以下是代码 -import pandas as pd # 创建 IntervalArray index = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks(range(6)) # 显示区间 print("IntervalIndex...", index) # 显示区间长度 print("IntervalIndex 长度...", index.length) # 左边界 print("IntervalIndex 的左边界...", index.left) ... 阅读更多

要返回一个与当前区间相同的 IntervalArray，但在左侧闭合，请使用 set_closed() 方法，并将值设置为 left。首先，导入所需的库 -import pandas as pd创建 IntervalArray -index = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks(range(5))显示区间 -print("IntervalIndex...", index)返回一个与当前区间相同的 IntervalArray，但在指定侧闭合，即此处为“left” -print("Result...", index.set_closed('left'))示例以下是代码 -import pandas as pd # 创建 IntervalArray index = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks(range(5)) # 显示区间 print("IntervalIndex...", index) # 显示区间长度 print("IntervalIndex 长度...", index.length) # 左边界 print("IntervalIndex 的左边界...", index.left) ... 阅读更多

要获取如果标签在多个区间内，则获取所有相关区间的定位，请在 Pandas 中使用 get_loc() 方法。首先，导入所需的库 -import pandas as pd创建两个 Interval 对象。使用“closed”参数，并将值设置为“both”来设置闭合区间interval1 = pd.Interval(50, 75) interval2 = pd.Interval(75, 90) interval3 = pd.Interval(50, 90)从三个区间创建 IntervalIndex -index = pd.IntervalIndex([interval1, interval2, interval3])获取如果标签在多个区间内，则获取所有相关区间的定位 -print("获取所有相关区间的定位...", index.get_loc(65))示例以下是代码 -import pandas as pd # 创建 ... 阅读更多

要获取请求标签的整数定位，请在 Pandas 中使用 get_loc() 方法。首先，导入所需的库 -import pandas as pd创建两个 Interval 对象。使用“closed”参数，并将值设置为“both”来设置闭合区间 -interval1 = pd.Interval(50, 75) interval2 = pd.Interval(75, 90)从两个区间创建 IntervalIndex -index = pd.IntervalIndex([interval1, interval2])获取请求标签的整数定位 -print("请求标签的整数定位...", index.get_loc(75))示例以下是代码 -import pandas as pd # 创建两个 Interval 对象 # 使用“closed”参数，并将值设置为“both”来设置闭合区间 interval1 = pd.Interval(50, 75) interval2 = pd.Interval(75, 90) # 显示 ... 阅读更多