y1 = np.array([[1, 2], [1, 3], [1, 2], [2, 2]]) y2 = np.array([[100, 200], [100,300], [100, 200], [200, 200]]) z = np.array([1, 2])(y1 == z).all(1).any() # True (y2 == z).all(1).any() # False参考：关于python：检查NumPy数组是否包含另一个数组
我们直接把数字变成字符串再总和，变为整数计算完成后再变字符串x = []for i in A:x.append(str(i))m = int(''.join(x))m += Kreturn list(str(m))
前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。 PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 python免费学习资料以及群交流解答点击即可加入之前有群友提出一个需求： 例如有一个列表： l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]希望把它转换成下面这种形式： [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 群友们也纷纷热心的给出了自己的见解和方案： 我感觉都非...
原题链接 class Solution(object):def searchInsert(self, nums, target):""":type nums: List[int]:type target: int:rtype: int"""left=0right=len(nums)while left<right:#二分法查找middle=left+(right-left)/2if nums[middle]>target:right=middleelif nums[middle]<target:left=middle+1else:return middlereturn right
基本数组 list[] a = [] a=[1]*n # 生成相同元素的数组 list.append('Google') ## 使用 append() 添加元素 del list1[2] # 删除元素 len([1, 2, 3]) # 3 长度 type(a) [1, 2, 3] + [4, 5, 6] # [1, 2, 3, 4, 5, 6] 组合 3 in [1, 2, 3] # True 元素是否存在于列表中 for x in [1, 2, 3]: print x, # 1 2 3 迭代 cmp(list1, list2) # 比较两个列表的元素 max(list) # 返回列表元素最大值 list(seq) # 将元组转换为列表...
Python中是没有数组类型的，Python不具有对数组的内置支持，但是可以使用Python列表代替。Python中支持列表和元组。列表比元组好用，因为元组一旦定义就没法修改。而列表不仅可以和数组一样按索引访问，还有一些内置函数方法。 原文地址：https://www.cjavapy.com/article/1303/ Python有一组内置方法，可用于列表/数组。方法说明append()在列表末尾添加元素clear()从列表中删除所有元素copy()返回列表的副本count()返回具有指定值...
小明问了我一个问题： 如何用python实现返回数组中第二大的数呢？ Sample Input： 2 3 6 6 5Sample Output 5我的代码如下： if __name__ == '__main__':# 输入数据num_list = list(map(int, input().split()))# 列表去重num_list = list(set(num_list))# 返回结果max_num = max(num_list)num_list.remove(max_num)sec_max = max(num_list)print(sec_max)我的思路 首先，看到这道题的第一反应就是用循环，不过想到python有个特别的数...
题目描述给你两个有序整数数组 nums1 和 nums2，请你将 nums2 合并到 nums1 中，使 nums1 成为一个有序数组。 说明： 初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n 。 你可以假设 nums1 有足够的空间（空间大小大于或等于 m + n）来保存 nums2 中的元素。 示例： 输入： nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3 nums2 = [2,5,6], n = 3 输出：[1,2,2,3,5,6] 提示： -10^9 <= nums1[i], nums2[i] <= 10^9 nums1.length == m + n num...
1、字节数组可变的序列 2、字节数组的构造函数 bytearray bytearray() 创建空的字节数组 bytearray(整数) 用可迭代对象初始化一个字节数组 bytearray(整型可迭代对象) 生成n个值为0的字节数组 bytearray(字符串, encoding=utf-8) 用字符串的转换编码生成一个字节数组 3、bytearray 的运算: + += * *= < <= > >= == != in / not in 索引和切片 (字节数组支持索引和切片的赋值操作,规则同列表的索引和切片赋值规则) 4、bytearray的方...
LeetCode 283. 移动零 给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。 示例: 输入: [0,1,0,3,12] 输出: [1,3,12,0,0] Code import queue#库 class Solution:def moveZeroes(self, nums: List[int]) -> None:n=len(nums)m=0q=queue.Queue(n)for i in range(0,n,1):if nums[i] != 0:q.put(nums[i])m=m+1#计数for i in range(m,n,1):q.put(0)for i in range(0,n,1):#输出nums[i]=q.get()想...
前言 最近在刷LeetCode，之前C语言的语法忘得快差不多了，现在经常使用Python写代码，而用Python写关于数组方面的算法免不了使用循环，这里简单总结下Python的遍历数组的三种方式。 遍历方式 假设:nums=[4,5,6,10,1]#第一种，for in的语法，这种语法很方便，但是在写Python算法里面用到的少for num in nums:print num #第二种是下标访问，range生成0到数组最大长度的下标数组 for index in range(len(nums)):print index,nums[inde...
import numpy as np 一维数组 test = [1, 2, 3, 4] test1 = np.array([1, 2, 3, 4]) print(test1.shape) print(test1) print(test[2]) 多为数组，矩阵 test = np.array([[1, 2, 3, 4],[7, 8, 9, 5]]) print(test.shape) print(test) print(test[1][2]) 结果： (4,) [1 2 3 4] 3 (2, 4) [[1 2 3 4] [7 8 9 5]] 9
# !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cx_Oracle from pprint import pprint import csv import time import re import binasciiconn = cx_Oracle.connect('system/oracle@192.168.137.2/serv') cursor = conn.cursor() xsql='select * from tlcb_mon_device' r = cursor.execute(xsql) print r arr=[] for x in r:print xprint x[0]print len(x[0])#print x[1]print x[1].decode('gbk').encode('utf-8')print l...
题目：原题链接（中等） 标签：二分查找、哈希表、数组、动态规划 解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python)O((N1+N2)N1log(min(N1,N2)))O((N1+N2)N1log(min(N1,N2)))O((N1+N2)N1log(min(N1,N2)))O(N12)O(N1^2)O(N12)5964ms (28%)Ans 2 (Python)Ans 3 (Python) 解法一（二分查找）： class Solution:def findLength(self, A: List[int], B: List[int]) -> int:def check(v):hashmap = set()for i in range(len(A) - v + 1):...
题目：原题链接（中等） 标签：哈希表、双指针 解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python)O(N)O(N)O(N)O(N)O(N)O(N)304ms (81.07%)Ans 2 (Python)Ans 3 (Python) 解法一： class Solution:def numSubarraysWithSum(self, A: List[int], S: int) -> int:count = collections.Counter({0: 1})ans = 0last = 0for n in A:last += nif last - S in count:ans += count[last - S]count[last] += 1return ans