假设我们有一个二进制字符串 s。我们需要找到仅包含“1”的子串的个数。如果答案过大，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”的子串为 ["1", "1", "1", "1", "11", "11" 和 "111"]。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：a := 0，count := 0，对于 i 从 0 到 s 的大小 - 1，如果 s[i] 等于“0”，则 a := 0，否则，a := a + 1，count := count + a，返回 count。示例让……阅读更多

假设我们有一个二维二进制矩阵。我们需要找到矩阵中所有元素都为 1 的正方形子矩阵的总数。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。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：如果 mat 为空，则返回 0，c := 0，对于 i 从 0 到 mat 的行数，对于 j 从 0 到 mat 的列数，如果 mat[i, j] 为 1，则如果 i 为 0 或 j 为 0，则 c := c + ... 阅读更多

假设我们有一个区间列表。在这个列表中，interval[i] 有 [起始值, 结束值]。我们需要找到被另一个区间完全包含的区间个数。如果一个区间被多个其他区间包含，则只应计算一次。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。为了解决……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。周期为 6 且频率为 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("Getting the hour..", datetimeindex.hour)。示例如下代码：import pandas as pd # 周期为 6 且频率为 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 frequency...", datetimeindex.freq) ... 阅读更多

假设我们有两个数字 start 和 end，我们需要找到一个排序的整数列表，其中每个数字 e 都在 [start, end]（包含两端）范围内，并且 e 的数字是连续递增的。连续递增数字的一个例子是 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]。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：s := 所有 9 位数字作为字符串 "123456789"，a := 一个新的列表，对于 i 从 0 到 8，对于 j 从 i + 1 到 9，x := (从索引 i 到 j-1 的 s 的子字符串) 作为数字，如果 start < ...

假设我们有两个数字 n 和 k。这里 n 表示我们将要玩的游戏数量。我们需要找到我们可以连续赢得 k 场或更少比赛的方式数量。如果答案过大，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 次或更少次的可能方式是 ["LLL", "WLL", "LWL", "LLW", "WWL", "LWW", "WLW"]。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：m := 1^9 + ... 阅读更多

要返回与当前 IntervalArray 相同但闭合在指定侧面的 IntervalArray，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)。返回与当前 IntervalArray 相同但闭合在指定侧面（此处为“both”）的 IntervalArray：print("Result...", index.set_closed('both'))。示例如下代码：import pandas as pd # 创建 IntervalArray index = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks(range(6)) # 显示区间 print("IntervalIndex...", index) # 显示区间的长度 print("IntervalIndex length...", index.length) # 左边界 print("The left bound for the ... 阅读更多

要返回与当前 IntervalArray 相同但在左侧闭合的 IntervalArray，请使用 set_closed() 方法，其值为 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)。返回与当前 IntervalArray 相同但在指定侧面（此处为“left”）闭合的 IntervalArray：print("Result...", index.set_closed('left'))。示例如下代码：import pandas as pd # 创建 IntervalArray index = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks(range(5)) # 显示区间 print("IntervalIndex...", index) # 显示区间的长度 print("IntervalIndex length...", index.length) # 左边界 print("The left bound for the ... 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索引，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（值为“both”）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索引：print("Get the locations of all the relevant interval...", index.get_loc(65))。示例如下代码：import pandas as pd # 创建……阅读更多

要获取请求标签的整数位置，请使用 Pandas 中的 get_loc() 方法。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建两个 Interval 对象。使用值为“both”的“closed”参数设置闭区间 − interval1 = pd.Interval(50, 75) interval2 = pd.Interval(75, 90) 从这两个区间创建 IntervalIndex − index = pd.IntervalIndex([interval1, interval2]) 获取请求标签的整数位置 − print("请求标签的整数位置...", index.get_loc(75)) 示例以下是代码 − import pandas as pd # 创建两个 Interval 对象 # 使用值为“both”的“closed”参数设置闭区间 interval1 = pd.Interval(50, 75) interval2 = pd.Interval(75, 90) # 显示 ... 阅读更多