Python 中的字典是最常用的集合数据类型之一。它由键值对表示。键是有索引的，但值可能没有索引。许多 Python 内置函数使得在各种 Python 程序中使用字典非常容易。在本主题中，我们将看到三种内置方法，即 update()、has_key() 和 fromkeys()。update() 方法通过将来自第二个字典的项与第一个字典的项合并，将新项添加到给定的字典中。语法 dict1.update(dict2) 其中 dict1 和 dict2 是两个输入字典。在下面的示例中，我们看到成对的字典。第二个字典被添加到…… 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习下面给出的问题陈述的解决方案。问题陈述 - 我们得到一个数组，我们需要使用递归插入排序的概念对其进行排序。插入排序的工作原理是在其中我们手动按指定顺序插入元素的并行数组上创建。现在让我们观察下面实现中的解决方案 - 示例　实时演示 # 递归方法 def insertionSortRecursive(arr, n): # 基本情况 if n==0 and arr[j]>last): arr[j+1] = arr[j] j = j-1 arr[j+1]=last # 主要 arr = [1, 5, 3, 4, 8, 6, 3, ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习下面给出的问题陈述的解决方案。问题陈述　- 我们得到一个数组，我们需要使用快速排序的概念对其进行排序。在这里，我们首先对数组进行分区，然后对单独的分区进行排序以获得排序后的数组。现在让我们观察下面实现中的解决方案 - 示例　实时演示 # 分区函数 def partition(arr,low,high): i = ( low-1 ) pivot = arr[high] # 基准元素 for j in range(low , high): # 如果当前元素小于 if arr[j]

在这篇文章中，我们将学习下面给出的问题陈述的解决方案。问题陈述 - 我们得到一个数组，我们需要使用砖块排序对其进行排序。这里我们有两个阶段：奇数阶段和偶数阶段。在奇数阶段，对奇数索引元素执行冒泡排序；在偶数阶段，对偶数索引元素执行冒泡排序。现在让我们观察下面实现中的解决方案 - 示例 def oddEvenSort(arr, n): # 标志 isSorted = 0 while isSorted == 0: isSorted = 1 temp = 0 ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习下面给出的问题陈述的解决方案。问题陈述 - 我们假设在 A 和 B 两地之间有 13 个中间站。我们需要找到火车可以在 2 个中间站停靠的次数，这样就不会有连续的站？现在让我们观察下面实现中的解决方案 - 示例　实时演示 # 停车站 def stopping_station( p, n): num = 1 dem = 1 s = p # 选择指定位置 while p != 1: dem ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习下面给出的问题陈述的解决方案。问题陈述 - 我们得到一个成本矩阵和一个位置 (m, n)，我们需要找到从 (0, 0) 到达 (m, n) 的最小成本路径的成本。每个单元格都表示从一个单元格到另一个单元格的遍历成本。现在让我们观察下面实现中的解决方案 - 示例　实时演示 # 动态方法 R = 3 C = 3 def minCost(cost, m, n): # 初始化 tc = [[0 for x in range(C)] for x in range(R)] # 基本情况 tc[0][0] ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习下面给出的问题陈述的解决方案。问题陈述 - 我们得到一个数组，我们需要使用归并排序的概念对其进行排序。在这里，我们将最大元素放在最后。重复此操作直到数组排序。现在让我们观察下面实现中的解决方案 - 示例 #合并函数 def merge(arr, l, m, r): n1 = m - l + 1 n2 = r- m # 创建数组 L = [0] * (n1) R = [0] * (n2) # 将数据复制到数组 ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习下面给出的问题陈述的解决方案。问题陈述 - 我们得到 N 枚硬币，我们需要将它们排列成三角形的形状，即第一行有 1 枚硬币，第二行有 2 枚硬币，依此类推，我们需要显示使用 N 枚硬币可以达到的最大高度。现在让我们观察下面实现中的解决方案 - 示例　实时演示 # 平方根 def squareRoot(n): # 初始近似 x = n y = 1 e = 0.000001 # 允许的误差 ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习下面给出的问题陈述的解决方案。问题陈述　- 我们得到一个数组，我们需要使用迭代方法使用快速排序的概念对其进行排序。在这里，我们首先对数组进行分区，然后对单独的分区进行排序以获得排序后的数组。现在让我们观察下面实现中的解决方案 - 示例　实时演示 # 迭代方法 def partition(arr, l, h): i = ( l - 1 ) x = arr[h] for j in range(l , h): if arr[j] = 0: # 弹出 h ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习下面给出的问题陈述的解决方案。问题陈述　- 我们得到一个数组，我们需要使用迭代方法使用归并排序的概念对其进行排序。在这里，我们将最大元素放在最后。重复此操作直到数组排序。现在让我们观察下面实现中的解决方案 - 示例 # 迭代方法 def mergeSort(a): current_size = 1 # 遍历子数组 while current_size < len(a) - 1: left = 0 # 正在排序的子数组 while left < len(a)-1: ... 阅读更多