Excel Sheet Column Number -LeetCode

本文介绍了一种使用Python的reduce函数和lambda表达式实现Excel表格列名到列号的转换方法,仅通过一行代码即可完成复杂的转换逻辑。

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       这题是真的简单了,分分钟的事,所以本文当然不是讲这题的算法思路啥的。我想学python,所以这题是讲怎么用python实现的。实现的方法有很多,python应该也可以和C/C++一样,通过数组下标来操作字符数组,这样就没什么好说的了,所以我们这题用python独有的方法来做。

class Solution:
    # @param {string} s
    # @return {integer}

    def titleToNumber(self, s):
        return reduce(lambda r, c:26*r+ord(c)-ord('A')+1, s, 0)

 

         实际代码只有一行。python经常能做到这种效果,常常一行代码(即使是很长的一行)就行,当然,C/C++也可以用逗号表达式什么的达到这种效果,不过并不推荐这么做,代码的可读性还是非常重要的。我初学python,感觉python使用起来确实比较方便,不用像C/C++一样关心很多细节,有时甚至能给我一种在进行声明式编程的感觉。同时python也有很多类库,用C/C++做起来比较麻烦的事,用python常常很方便地就能做到。当然,并不是说C/C++不好,它们的优点本来就不在于易学易用(我应该算是C/C++粉)。总之,目前来看python还是一门比较值得学习的语言。

        好了,下面开始进入正题,解释这区区一行代码。

        python是动态类型语言,所以在编译时或者光看部分代码不一定能确定变量的类型,因此函数的参数s和返回值类型要单独在注释中说明。这一行代码中调用了reduce函数,此函数有三个参数,第三个参数是可选的。第一个参数是一个二元函数,用来对第二个参数指明的序列中的元素进行计算,若有第三个参数,则用这个参数指明的值作为初始值进行计算。具体到本题的这行代码来说,先用初始值0作为lambda函数的第一个参数r,再从字符串s中取出一个元素作为lambda函数的第二个参数c,然后按照lambda函数的定义进行计算,计算完成后,将结果再作为lambda函数的第一个参数,再从s中取出一个元素,重复这些步骤,直到s中的所有元素都计算过。

        再来解释lambda函数。

        python中的lambda函数相当于一个临时函数,常常很短,只有一行,声明定义和使用可以同时进行,不需要像C/C++要先进行函数声明和定义,再另写若干行代码进行函数调用,Java中也有类似的用法,在需要类对象作为参数的某些地方,可以定义一个临时对象并覆盖接口方法,用这个临时对象作为实参进行函数调用。我不知道C/C++中有没有类似的用法,关于lambda函数的详细说明也请参看相关手册。在这里,这个lambda函数有两个参数r和c,用这两个参数计算某个值,“:”后是lambda函数体,其中ord()函数负责将一个字符转为相应的整型值,然后返回计算结果。整个lambda函数作为reduce函数的第一个参数,不要看见三个逗号就以为是四个参数啦。

       好了,这就是python,在基本语法上还是和C系语言蛮相似的,但也有很多高级有趣且方便的语法,值得一用~

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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