新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

Python初学者笔记--第一天(面试题)

发布时间:2026/11/5 3:31:24来源:尧图网络
Python初学者笔记--第一天(面试题)
本文整理了几道之前面试中遇到的题目以便后期复习查看。 1.统计数组中数字出现次数如果只出现一次输出TRUE否则输出FALSE#第一种列表中的数 list1 list(map(int, input().split())) #输入一个数组 list2 set(list1) #去重 for i in list2: #遍历 counti list1.count(i) #统计数字重复出现的次数 if counti1: print(i,true) else: print(i,false) #第二种字符串中的数 stri input() seti set(stri) for i in seti: counti stri.count(i) if counti 1: print(i,true) else: print(i,false)2.统计一个英语句子中单词的平均长度jvziinput().strip().split() #输入一个英文句子 suml0 #用一个变量存储句子中所有单词长度之和 for i in range(len(jvzi)): suml len(jvzi[i]) avg suml/len(jvzi) #每个单词平均长度所有单词长度之和/单词个数 print(avg)3.航天器支柱最大太阳能板面积问题 题目描述给航天器一侧加装长方形或正方形的太阳能板图中的红色斜线区域需要先安装两个支柱图中的黑色竖条再在支柱的中间部分固定太阳能板。但航天器不同位置的支柱长度不同太阳能板的安装面积受限于最短一侧的那根支柱长度。现提供一组整形数组的支柱高度数据假设每根支柱间距离相等为1个单位长度计算如何选择两根支柱可以使太阳能板的面积最大。 如图输入10,9,8,7,6,5,4,3,2,1输出最大面积25hlist(map(int,input().split())) #用列表存储输入一组数每个数代表每根柱子高度 max_area0 #定义一个变量存储最大面积 for i in range(len(h)): for j in range(i1,len(h)): area min(h[i],h[j])*(j-i) #面积两根柱子间最短的那一根的高度*两根柱子间的距离 if max_areaarea: #比较出最大面积 max_areaarea else: max_areamax_area print(max_area)
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/4 15:56:54

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/4 22:55:41

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/4 17:01:23

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/4 12:33:12

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/4 1:25:31

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/4 3:51:11

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉