假设我们有一个数组 nums 和另一个值 p，我们删除最小的子数组（不是整个数组），使得剩余值的总和可被 p 整除。我们需要找到需要删除的最小子数组的长度，如果没有这样的子数组，则返回 -1。因此，如果输入类似于 nums = [8, 2, 6, 5, 3] p = 7，则输出将为 1，因为如果我们删除 3，则总和将为 21，并且可以被 7 整除。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤... 阅读更多

假设我们有一个数组 nums，以及另一个名为 requests 的数组，其中 requests[i] = [start_i, end_i]，这表示第 i 个请求要求 nums[start_i] + nums[start_i+1] + ... + nums[end_i-1] + nums[end_i] 的总和。我们需要找到 nums 的所有排列中所有请求的最大总和。答案可能非常大，因此返回它模 10^9+7。因此，如果输入类似于 nums = [10, 20, 30, 40, 50] requests = [[1, 3], [0, 1]]，则输出将为 190，因为如果我们像 [30, 50, 40, 20, 10] 那样排列，我们得到：从 requests[0] ... 阅读更多

假设我们有一个名为 points 的数组，其中包含一些点，形式为 (x, y)。现在，连接两个点 (xi, yi) 和 (xj, yj) 的成本是它们之间的曼哈顿距离，公式为 |xi - xj| + |yi - yj|。我们需要找到使所有点连接的最小成本。因此，如果输入类似于 points = [(0, 0), (3, 3), (2, 10), (6, 3), (8, 0)]，则输出将为 22，因为总距离为 (6+5+3+8) = 22。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 - points_set := 一个新的集合，保存数字 ... 阅读更多

假设我们有一个 n（偶数）个不同朋友的偏好列表。对于每个人 i，preferences[i] 保存一个按偏好顺序排序的朋友列表。因此，列表中较早的朋友比列表中较晚的朋友更受青睐。每个列表中的朋友由从 0 到 n-1 的整数编号。所有朋友都分成不同的配对。其中 pairs[i] = [xi, yi] 表示 xi 与 yi 配对和/或 yi 与 xi 配对。但是，如果 x 与 y 配对并且存在一个 ... 阅读更多

假设我们有一个字符串 s 和另一个整数数组 cost，其中 cost[i] 表示删除 s 中第 i 个字符的成本。我们需要找到删除的最小成本，以便没有两个相同的字母彼此相邻。我们必须记住，我们将同时删除选定的字符。因此，在删除一个字符后，删除其他字符的成本不会改变。因此，如果输入类似于 s = "pptpp"，cost = [2, 3, 4, 5, 2]，则输出将为 4，因为 ... 阅读更多

假设我们有两个数组 nums1 和 nums2，我们需要找到形成的三元组（类型 1 和类型 2）的数量，遵循以下两个规则 - 三元组 (i, j, k) 如果 nums1[i]^2 = nums2[j] * nums2[k] 其中 [0

假设我们有一个名为 arr 的数组，我们需要删除 arr 的一个子数组，以便 arr 中剩余的元素按非递减顺序排列。我们需要找到要删除的最短子数组的长度。因此，如果输入类似于 arr = [10, 20, 30, 100, 40, 20, 30, 50]，则输出将为 3，因为我们可以删除 [100, 40, 20]，这是长度为 3 的最小子数组，并且通过删除这些子数组，所有元素都按非递减顺序排列 [10, 20, 30, 30, 50]。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：n := arr 的大小 arr := 插入 ... 阅读更多

假设我们有一个二进制字符串 s，我们可以将 s 分割成 3 个非空字符串 s1、s2、s3，使得（s1 连接 s2 连接 s3 = s）。我们需要找到 s 可以分割的方式数量，使得 s1、s2 和 s3 中字符 '1' 的数量相同。答案可能非常大，因此返回答案模 10^9+7。因此，如果输入类似于 s = "11101011"，则输出将为 2，因为我们可以将它们分割为 "11 | 1010 | 11" 和 "11 | 101 | 011"。为了解决这个问题，我们将 ... 阅读更多

我们将使用 plot.density() 在 CSV 文件形式的数据集中绘制密度图。假设以下为我们的数据集 - Cricketers2.csv 首先，导入所需的库 - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame 中 - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv") 绘制密度图。考虑的属性是“年龄” - dataFrame.Age.plot.density(color='green') 示例 以下是完整代码 - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame 中 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv") # 绘制密度图 # 考虑的属性是“年龄” dataFrame.Age.plot.density(color='green') plt.title('Density ... 阅读更多

Seaborn 中的小提琴图用于绘制箱线图和核密度估计的组合。seaborn.violinplot() 用于此。我们将绘制按分类变量分组的列的小提琴图。假设以下为 CSV 文件形式的数据集 - Cricketers.csv 首先，导入所需的库 - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame 中 - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv") 绘制按分类变量分组的角色和年龄的小提琴图 - sb.violinplot(x = 'Role', y = "Age", data = dataFrame) 示例 以下 ... 阅读更多