DataWhale leetcode第五次作业

反转字符串的Python实现
最新推荐文章于 2024-09-17 22:06:29 发布
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题目：反转字符串

class Solution:
    def reverseString(self, s):
        """
        :type s: str
        :rtype: str
        """
        return s[::-1]

leetcode答案-Datawhale-Leetcode:Datawhale-Leetcode
06-30
leetcode 答案 【Leetcode】TASK 01: 分治 1.主要思想 分治算法的主要思想是将原问题递归地分成若干个子问题，直到子问题满足边界条件，停止递归。将子问题逐个击破（一般是同种方法），将已经解决的子问题合并，...
leetcode中国-LeetCode-17days-from-Datawhale:Datawhale的LeetCode小组练习（2021年寒
06-29
leetcode中国LeetCode-17days-from-Datawhale Datawhale的LeetCode小组练习（2021年寒假）。 我将用Java（或python）编写。 | 自我介绍 问：我是谁？ A：我是一名 24 岁的中国宁夏大学研究生二年级学生。 Q:如何在...
Datawhale 学习笔记|Leetcode算法之枚举算法篇
2404_87438792的博客
09-17 1093
枚举算法的核心思想是：通过列举问题的所有状态，将它们逐一与目标状态进行比较，从而得到满足条件的解。由于枚举算法要通过列举问题的所有状态来得到满足条件的解，因此，在问题规模变大时，其效率一般是比较低的。多数情况下容易编程实现，也容易调试。建立在考察大量状态、甚至是穷举所有状态的基础上，所以算法的正确性比较容易证明。所以，枚举算法通常用于求解问题规模比较小的问题，或者作为求解问题的一个子算法出现，通过枚举一些信息并进行保存，而这些消息的有无对主算法效率的高低有着较大影响。
Datawhale组队学习周报（第048周）
老马的程序人生
01-17 375
本周报总结了从 2021年01月10日至2022年01月16日，Datawhale组队学习的运行情况，我们一直秉承“与学习者一起成长的理念”，希望这个活动能够让更多的学习者受益。 第 33 期组队学习已经与大家见面了，这次组队学习一共 6 门开源课程，共组建了 6 个学习群，参与的学习者有 665 人。 第 34 期组队学习也蓄势待发准备与大家见面了。我在这里要感谢所有的课程设计人员，以及我们的助教和支持者，因为你们的无私奉献才促成组队学习活动的顺利开展。 所有贡献人员： 第33期：谢文睿、秦州、潘磊、陈
Datawhale组队学习周报（第044周）
老马的程序人生
12-20 621
本周报总结了从 12月13日至12月19日，Datawhale组队学习的运行情况，我们一直秉承“与学习者一起成长的理念”，希望这个活动能够让更多的学习者受益。 第 31 期组队学习一共 11 门开源课程，共组建了 11 个学习群，参与的学习者有 863 人，全部课程： 动手学数据分析 基于Python的办公自动化 Leetcode刷题 IOS开发 数据可视化（Matplotlib） 李宏毅机器学习（含深度学习） SQL编程语言 青少年编程（Scratch 四级） 吃瓜教程——西瓜书+南瓜书 水很深的深度学
DataWhale九月组队学习之LeetCode2
weixin_51038524的博客
09-18 122
第三次打卡，数组排序作业。
Datawhale组队学习周报（第045周）
老马的程序人生
12-27 560
本周报总结了从 12月20日至12月26日，Datawhale组队学习的运行情况，我们一直秉承“与学习者一起成长的理念”，希望这个活动能够让更多的学习者受益。 第 32 期组队学习已经与大家见面了，这次组队学习一共 11 门开源课程，共组建了 11 个学习群，参与的学习者有 815 人。 第 33 期组队学习也蓄势待发准备与大家见面了。我在这里要感谢所有的课程设计人员，以及我们的助教和支持者，因为你们的无私奉献才促成组队学习活动的顺利开展。 所有贡献人员： 第32期：李岳昆、易远哲、初晓宇、叶前坤、沈豪、
Datawhale社区黑板报（第二期）
Datawhale
08-07 862
Datawhale发布负责人：苏鹏，Datawhale成员????写在前面我们计划让黑板报承担起 Datawhale 社区信息地图的作用，在黑板报里你可以看到社区里面每个项目或者小组的动态以及进展，与此同时我们也会将每个部分可以参与的内容开放出来，让每个人都有机会参与到社区建设中来，我们也正在调整以贡献为导向的社区结构，希望下一个加入 Datawhale 的同学就是你！关于...
第8期Datawhale组队学习计划
Datawhale
07-30 1075
第8期Datawhale组队学习计划马上就要开始啦 这次共组织15个组队学习，涵盖了AI领域从理论知识到动手实践的内容 按照下面给出的最完备学习路线分类，难度系数分为低、中、高三档，可以按照需要参加 Table of Contents 学习路线 基础知识 1. Python基础 2. LeetCode 3. 统计学 4. 编程 数据分析/挖掘 1. Excel入门 2.My...
Datawhale组队学习周报（第043周）
老马的程序人生
12-13 543
本周报总结了从 12月06日至12月02日，Datawhale组队学习的运行情况，我们一直秉承“与学习者一起成长的理念”，希望这个活动能够让更多的学习者受益。 第 31 期组队学习一共 11 门开源课程，共组建了 11 个学习群，参与的学习者有 863 人，其中： 动手学数据分析 基于Python的办公自动化 Leetcode刷题 IOS开发 数据可视化（Matplotlib） 李宏毅机器学习（含深度学习） SQL编程语言 青少年编程（Scratch 四级） 吃瓜教程——西瓜书+南瓜书 水很深的深度学习
Datawhale组队学习周报（第039周）
老马的程序人生
11-15 652
本周报总结了从 11月08日至11月14日，Datawhale组队学习的运行情况，我们一直秉承“与学习者一起成长的理念”，希望这个活动能够让更多的学习者受益。 第 30 期组队学习一共 8 门开源课程，共组建了 8 个学习群，参与的学习者有 908 人，该八门课程全部经营。 01 深入浅出Pytorch 02 时间序列分析 03 CV中的Transformer 04 李宏毅机器学习（含深度学习） 05 青少年编程（Scratch 三级） 06 吃瓜教程——西瓜书+南瓜书 07 树模型与集成学习 08 机器
leetcode第五十四python题-leetcode:leetcode所有题（持续更新）
06-30
leetcode第五十四python题 leetcode题解 leetcode所有题（持续更新） （) 更新时间 题目 难度 解决代码 备注 20200922 简单 20200923 中等 20200924 中等 20200925 困难 20200926 中等 20200927 中等 20200928 简单 ...
leetcode第21题
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leetcode第21题题解
leetcode有效期-Datawhale-Coding:Datawhale-编码
07-07
Datawhale-Coding All Tasks Task 1：数组和链表（2天） 时间：2019-08-03 21:00 - 2019-08-05 21:00 讨论&CR时间: 2019-08-05 21:00 - 2019-08-05 22:30 【数组】 实现一个支持动态扩容的数组 实现一个大小固定的...
FreeRTOS嵌入式实时操作系统内核源码架构与多平台移植支持项目_包含通用核心组件与特定微控制器编译器适配文件的实时内核系统_用于为不同硬件平台提供可裁剪的实时任务调度和资源管理.zip
12-06
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图像分割基于遗传算法的进化聚类技术对彩色图像进行分割（Matlab代码实现）
12-06
【图像分割】基于遗传算法的进化聚类技术对彩色图像进行分割（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于遗传算法的进化聚类技术，用于对彩色图像进行分割，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了遗传算法的全局搜索能力与聚类算法的数据划分优势，通过迭代优化实现对彩色图像像素的有效聚类，从而完成图像分割任务。文中阐述了算法的基本原理、实现步骤以及关键参数设置，展示了该技术在处理复杂彩色图像时的有效性和鲁棒性。; 适合人群：具备一定图像处理基础和Matlab编程经验的科研人员、研究生及工程技术人员，熟悉遗传算法和聚类分析的相关理论者更佳。; 使用场景及目标：①应用于医学图像、遥感图像、目标识别等领域的图像预处理环节；②用于研究和改进现有图像分割算法，提升分割精度与效率；③作为教学案例帮助学生理解遗传算法与聚类算法的融合机制。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解算法每一步的实现逻辑，同时可通过调整遗传算法参数（如种群大小、交叉概率、变异概率）和聚类初始条
基于Matlab的太阳能-风能混合发电系统仿真模型
12-06
基于MATLAB的混合太阳能与风能发电系统建模与分析 本研究旨在构建一个集成太阳能与风能发电的综合性能源系统仿真模型。该模型采用MATLAB/Simulink平台进行开发，通过建立精确的光伏阵列与风力涡轮机数学模型，实现对混合可再生能源系统动态特性的深入探究。系统设计综合考虑了气象条件变化、负载需求波动以及储能单元配置等多重因素，以评估其在多种运行场景下的性能表现。 研究重点在于分析两种能源的互补特性，通过优化控制策略来平抑功率输出波动，提升供电可靠性与电网兼容性。仿真过程将详细考察不同季节与天气模式下系统的发电效率、能量管理逻辑以及整体经济性。最终，该模型可为实际混合可再生能源电站的规划设计、容量配置与运行优化提供理论依据与数据支持。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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