Python实现字符串反转的6种方法

python对指定字符串逆序的6种方法 对于一个给定的字符串,逆序输出,这个任务对于python来说是一种很简单的操作,毕竟强大的列表和字符串处理的一些列函数足以应付这些问题 了,今天总结了一下python中对于字符串的逆序输出的几种常用的方法。 阅读详情
AI摘要

本文介绍了在Python中如何反转字符串的六种不同方式,包括使用字符串切片、列表的reverse方法、自定义reverseString函数、functools模块的reduce函数、递归函数以及利用栈和for循环。每种方法都提供了示例代码并展示了其工作原理。

1.使用字符串切片

>>> s = "python"
>>> s[::-1]
'nohtyp'
>>>

2.使用列表的reverse方法

>>> s = "python"
>>> lst = list(s)
>>> lst.reverse()
>>> "".join(lst)
'nohtyp'
>>>

手写 reverse

>>> def reverseString(s:str) -> str:
    lst = list(s)
    i, j = 0, len(s)-1
    while i < j:
        lst[i], lst[j] = lst[j], lst[i]
        i , j = i + 1, j - 1
    return "".join(lst)
 
>>> s = 'python'
>>> reverseString(s)
'nohtyp'
>>>

3.使用reduce

>>> from functools import reduce  # Python3 中不可以直接调用reduce
>>> s = "python"
>>> reduce(lambda x, y: y+x, s)
'nohtyp'
>>>

reduce 函数帮助:

>>> help(reduce)
Help on built-in function reduce in module _functools:
 
reduce(...)
    reduce(function, sequence[, initial]) -> value
     
    Apply a function of two arguments cumulatively to the items of a sequence,
    from left to right, so as to reduce the sequence to a single value.
    For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates
    ((((1+2)+3)+4)+5).  If initial is present, it is placed before the items
    of the sequence in the calculation, and serves as a default when the
    sequence is empty.
 
>>>

4.使用递归函数

>>> def reverse(s):
    if s == "":
        return s
    else:
        return reverse(s[1:]) + s[0]
 
     
>>> reverse('python')
'nohtyp'
>>>

python中默认的最大递归数:

>>> import sys
>>> sys.getrecursionlimit()
1000
>>>

5.使用栈

>>> def rev(s):
    lst = list(s) # 转换成list
    ret = ""
    while len(lst):
        ret += lst.pop() # 每次弹出最后的元素
    return ret
#Python小白学习交流群:711312441 
>>> s = 'python'
>>> rev(s)
'nohtyp'
>>>

6.for循环

>>> def rever(s):
    ret = ""
    for i in range(len(s)-1, 0, -1):
        ret += s[i]
    return ret
 
>>> s = "python"
>>> rev(s)
'nohtyp'
>>> 
Python实现字符串反转的9种方法 字符串是可切片,切片字符串会以给定的增量从字符串中的一个点(向后或向前)向另一个点提供一个新字符串。python中,字符换是不可变,更改字符串不会修改字符串,而是创建一个新的字符串。样例:如 a=‘123456789’ 反转成 a=‘987654321’ 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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