我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

LeetCode 上有哪些使用 numpy 的 Python 算法题目?我们来看看吧!

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

LeetCode 上有哪些使用 numpy 的 Python 算法题目?我们来看看吧!

作为一名 Python 程序员,我们经常使用 NumPy 来进行科学计算和数据处理。而在算法方面,NumPy 也提供了很多方便的工具和函数。在 LeetCode 上,也有一些使用 NumPy 的算法题目。接下来,我们就来看一看这些题目。

  1. 求两个数组的交集 II(Intersection of Two Arrays II)

这道题目要求我们找出两个数组中共同出现的数字。我们可以使用 NumPy 的 intersect1d 函数来实现。

代码示例:

import numpy as np

class Solution:
    def intersect(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
        return np.intersect1d(nums1, nums2)
  1. 旋转图像(Rotate Image)

这道题目要求我们将一个 N × N 的二维数组顺时针旋转 90 度。我们可以使用 NumPy 的 transpose 和 flip 函数来实现。

代码示例:

import numpy as np

class Solution:
    def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify matrix in-place instead.
        """
        matrix[:] = np.transpose(matrix[::-1])
  1. 找出数组中重复的数字(Find the Duplicate Number)

这道题目要求我们找出一个数组中重复出现的数字。我们可以使用 NumPy 的 unique 函数来实现。

代码示例:

import numpy as np

class Solution:
    def findDuplicate(self, nums: List[int]) -> int:
        unique, counts = np.unique(nums, return_counts=True)
        return unique[counts > 1][0]
  1. 有效的山脉数组(Valid Mountain Array)

这道题目要求我们判断一个数组是否为山脉数组。我们可以使用 NumPy 的 diff 函数来实现。

代码示例:

import numpy as np

class Solution:
    def validMountainArray(self, arr: List[int]) -> bool:
        if len(arr) < 3:
            return False
        diff = np.diff(arr)
        if np.any(diff == 0):
            return False
        if diff[0] > 0 or diff[-1] < 0:
            return False
        return np.all(diff[np.argmax(diff):] < 0)
  1. 矩阵置零(Set Matrix Zeroes)

这道题目要求我们将一个矩阵中,元素值为 0 的行和列都置为 0。我们可以使用 NumPy 的 where 函数来实现。

代码示例:

import numpy as np

class Solution:
    def setZeroes(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify matrix in-place instead.
        """
        rows, cols = np.where(np.array(matrix) == 0)
        for row, col in zip(rows, cols):
            matrix[row] = [0] * len(matrix[row])
            for i in range(len(matrix)):
                matrix[i][col] = 0

总结

以上就是 LeetCode 上使用 NumPy 的一些 Python 算法题目。使用 NumPy 可以大大简化我们的算法实现,提高代码的可读性和效率。希望这些例子能够对你有所帮助。

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

LeetCode 上有哪些使用 numpy 的 Python 算法题目?我们来看看吧!

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载安装包并安装。Python的默认安装路径是:C:\Python34配置环境变量:【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种,不过在C,C++中使用可变参数时要小心,在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少,否则会产生访问越界,运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本,常被称为 Python 3000,或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中, 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具: easy_install  和  pip , 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译

目录