概念假设给定一个长为 p、宽为 q 的木板，我们需要将此木板切割成 p*q 个正方形，使得切割成本最低。对于此木板，每条边的切割成本将给出。简而言之，我们需要选择这样的切割序列，使成本最小化。示例关于上述木板，将其切割成正方形的最佳方法是 -上述情况下的总最小成本为 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表示通过该单元格访问的成本的数字成本，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，如果输入类似于32101661319111448158710111141751234891254221141100331124221那么输出将为 340，因为 (32 + 11 + 14 + 48 + 66 + 13 + 19 + 7 + 34 + 12 + 21 + 42 + 21) = 340要解决此问题，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。定义一个名为 matrix 的数组 ... 阅读更多

概念关于给定的三个排序数组 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低即最小绝对差，前提是它们在数组 A、B 和 C 中分别，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，如果输入类似于 k = 3 且数组为 {2, 4}、{3, 5, 7}、{1, 10, 11, 12}，则输出将为 1 2 3 4 5 7 10 11 12要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -定义一种类型，该类型使用整数作为第一个元素，另一个整数对作为第二个元素，将其命名为 ppi。定义一个名为 op 的数组定义一个优先级队列 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；我们必须计算由节点组成的最长路径的长度，这些节点的值按递增顺序连续。每个节点都将被视为长度为 1 的路径。因此，如果输入类似于，则输出将为 3，因为 (11, 12, 13) 是最大连续路径。要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -定义一个名为 solve() 的函数，它将获取根、prev_data、prev_length，如果根不为零，则 -返回 prev_lengthcur_data := 根的值如果 cur_data 等于 prev_data + 1，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 中的所有元素都出现了 m 次，但只有一个元素只出现一次。我们必须找到该唯一元素。因此，如果输入类似于 A = [6, 2, 7, 2, 2, 6, 6]，m = 3，则输出将为 7。要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -INT_SIZE := 8 * 整型变量的大小定义一个大小为：INT_SIZE 的数组 count。并用 0 填充对于初始化 i := 0，当 i < INT_SIZE，更新（增加 i）时，执行 -对于初始化 j := 0，当 j < 大小，更新（增加 ... 阅读更多

假设我们有一棵二叉树。众所周知，二叉树的简洁编码执行接近最低可能的存储空间。第 n 个卡特兰数由具有 n 个不同节点的结构不同的二叉树的数量指定。如果 n 很大，则约为 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，简洁的二叉树将消耗 2n + O(n) 位。因此，如果输入类似于，则输出将被编码 -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。在本文中，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个和多个条件。读取数据让我们首先使用 Pandas 库将数据读取到 Pandas 数据框中。以下程序就是这样做的。示例import pandas as pd # 从 csv 文件读取数据框 data = pd.read_csv("D:\heart.csv") print(data)输出运行上述代码会给出以下结果 -带单个条件的查询接下来，我们看看如何 ... 阅读更多

作为数据清理活动的一部分，我们有时可能需要取出列表中存在的整数。在本文中，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。在本文中，我们将了解如何从 Python 字典中过滤掉键。使用 for 和 in在这种方法中，我们将要过滤的键的值放入一个列表中。然后遍历列表的每个元素并检查其在给定字典中的存在情况。我们创建一个包含这些在字典中找到的值的结果字典。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