1. 两数之和 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标. 你可以假设每种输入只会对应一个答案.但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素. 示例: 给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1] class Solution(object): def twoSum(self, nums, target

leetcode python solution 1. two sum (easy) Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target. You may assume that each input would have exactly one solution. Example: Given nums = [2, 7, 11, 15],

Python 官方教程 前言 这是一次系统学习Python官方教程的学习笔记 整个教程一共16章, 在学习过程中记录自己不知道的和一些重要的知识, 水平有限, 请指正. Python3.7 官方教程. Python的特点 提供高效的高级数据结构, 有效的面向对象编程. 第三方Python模块, 程序和工具. Python解释器易于扩展, 可使用C或C++扩展新的功能和数据结构. Python优雅的语法和动态类型, 以及解释型语言本质, 使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言. Pyth

通过官方i18n流程, 实现文档中的代码段的汉化, 效果如下(4. More Control Flow Tools): 步骤 基于python官方3.6版文档cpython/Doc生成pot文件. 参考The build configuration file, 需要在Doc/conf.py中添加配置: gettext_compact = False gettext_additional_targets = ['literal-block'] 如下命令在_build文件夹中生成pot文件, 如果不

最近在学 Python,所以总是在看 Python 的官方文档, https://docs.python.org/2/ 因为祖传基因的影响,我总是喜欢把这些文档保存到本地,不过 Python 的文档实在是太多, 根本存不过来.后来追踪到 Python 官方的 GitHub 文档地址, 干脆就把官方的 GitHub 下载下来了:cpython GitHub 地址. 1. 下载 Python 的 GitHub 仓库:cpython从 GitHub 上 clone 仓库很简单,在命令行中执行命令 gi

1.进入python官方主页:https://www.python.org/ 2.按如下图进入PEP Index ​ 3.选择第8个,即为python的规范 ​

最近,需要使用 Python 对 MongodB 做一些简单的操作,不想使用各种繁重的框架.出于可重用性的考虑,想对 MongoDB Python 官方驱动 PyMongo 做下简单封装,百度一如既往的未能给我一个满意的结果,于是有了下文. [正文] PyMongo,MongoDB Python官方驱动 docs: https://api.mongodb.com/python/current/index.html github: https://github.com/mongodb/mongo-

前几天知道的CCF计算机职业资格认证考试,觉得好像比软考含金量高一些,就去了解了一下,做了模拟试题中的 “出现次数最多的数” 这道题,我的算法和官方答案算法不同,个人觉得觉得官方的好一点,没那么繁琐,就是可能第一眼看过去觉得有些难理解,我会在下面做一个官方答案的解析,最后也会放上自己的代码. 做模拟试题要先登录官网:https://passport.ccf.org.cn/sso/platform,CSP认证 报名考试→模拟考试(建议用电脑打开,手机看不到模拟考试) 模拟试题的答案可以直接在官网下

花下猫语:这是 packaging 系列的第三篇译文,该系列是全网关于此话题的最详尽(水平也很高)的一个系列.原作者是 Python 官方打包团队成员,是 virtualenv 和 tox 项目的维护者,及 setuptools 和 pip 项目的贡献者. 英文 | Python packaging - Growing Pains[1] 原作 | BERNAT GABOR 译者 | 豌豆花下猫 声明 :本文获得原作者授权翻译,转载请保留原文出处,请勿用于商业或非法用途. 在前两篇文章中,我介绍了

Python官方解释器搭建方法: 本文以当前最新的3.8.1为例 1.在电脑上打开Python的官网https://www.python.org/ 2.找到Download下的All releases,可以直接点击右侧的Python3.8.1下载最新版本,也可以进All releases查看历史版本(根据需要还可以下载其他系统的解释器). 3.选择所需版本的python,点击进入相应下载页面.在Files下,根据电脑系统选择相应的安装包,x86的支持32位和64位系统,x86-64的只支持64位

目录 LeetCode Python实现算法简介 0001 两数之和 0002 两数相加 0003 无重复字符的最长子串 0004 寻找两个有序数组的中位数 0005 最长回文子串 0006 Z字型变换 0011 盛最多水的容器 0015 三数之和 0016 最接近的三数之和 0026 删除排序数组中的重复项 0027 移除元素 0031 下一个排列 0033 搜索旋转排序数组 0034 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 0035 搜索插入位置 0039 组合总和 0040 组合总和I

Pipenv是Kenneth Reitz在一年多前创建的“面向程序员的Python开发工作流程”,现在已成为管理软件包依赖关系的Python官方推荐资源. Python软件包安装管理的简要历史 为了正确理解Pipenv解决的问题,有必要了解Python软件包管理的发展历史. 起初,我们有Python,但没有干净的方式来安装软件包. 然后,Easy Install出现了,它是一个可以相对容易安装Python软件包的工具.但它带来了一个问题:卸载不需要的软件包并不容易. 后来,大多数Python用户

不是程序员,代码也不能太丑!python官方书写规范:任何人都该了解的 pep8 简介:为什么要强调 书写规范 ?这其实并不关乎"美丑",而是为了 更高的效率(代码阅读.开发.维护)与更方便的合作(全球通用的标准) .如今,不管什么方向的同学都要进行"写代码"这项工作,可惜的是,很多朋友并没有意识到:花费1小时了解代码书写规范,可以为自己节省 100+ 小时的写代码的时间. 代码规范的魅力在于 实实在在地简化问题 ,并不需要我们奉为圭臬或引起争论.本文我们主要以 p

Python 位操作: 按位与 &, 按位或 | 体会不到 按位异或 ^ num ^ num = 0 左移 << num << 1 == num * 2**1 右移 >> num >> 2 == num / 2**2 取反 ~ ~num == -(num + 1) 1. Single Number Given an array of integers, every element appears twice except for one. Find

# -*- coding: utf8 -*-'''https://oj.leetcode.com/problems/container-with-most-water/ Given n non-negative integers a1, a2, ..., an, where each represents a point at coordinate (i, ai).n vertical lines are drawn such that the two endpoints of line i i

# -*- coding: utf8 -*-'''https://oj.leetcode.com/problems/two-sum/ Given an array of integers, find two numbers such that they add up to a specific target number. The function twoSum should return indices of the two numbers such that they add up to t

Python 作为世界上最好用的语言,官方支持的文档一直没有中文.小伙伴们已经习惯了原汁原味的英文文档,但如果有官方中文文档,那么查阅或理解速度都会大大提升.本文将介绍隐藏在 Python 官网的中文文档- 官方中文文档地址:https://docs.python.org/zh-cn 以前也是有一些第三方维护的 Python 中文文档,不过可能因为人力等限制,并做不到同步更新与维护.目前也有很多高质量的 Python 中文资源,但大部分都是大牛写的书或教程,官方文档的翻译并得不到保证. 最近很多

把光标放在要查询的对象上,打开视图菜单,quick definition查看对象的定义,quick documentation 快速文档,这个是jet brains自己对python的解释文档,第三个external documentation 外部文档,这个是python 的官方帮助文档,调转到网页帮助文档中.

导言 本教程中,我们将会利用Caffe官方提供的深度模型——CaffeNet(该模型是基于Krizhevsky等人的模型的)来演示图像识别与分类.我们将分别用CPU和GPU来进行演示,并对比其性能.然后深入探讨该模型的一些其它特征. 1.准备工作 1.1 首先,安装Python,numpy以及matplotlib. #安装Python环境.numpy.matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib

作者:Łukasz Langa 译者:豌豆花下猫,来源:Python猫 原文:https://lukasz.langa.pl/5d044f91-49c1-4170-aed1-62b6763e6ad0 在一年一度的 Python 核心开发者 sprint 会议期间,我们与 Sam Gross 举行了一次会议,他是 nogil 的作者.nogil 是 Python 3.9 的分叉版本,移除了 GIL.这是一份非正式的会议纪要. 简单总结 Sam 的工作证明了以他的方式删除 GIL 是可行的,即生成的

#-*- coding: UTF-8 -*- #既然不能使用加法和减法,那么就用位操作.下面以计算5+4的例子说明如何用位操作实现加法:#1. 用二进制表示两个加数,a=5=0101,b=4=0100:#2. 用and(&)操作得到所有位上的进位carry=0100;#3. 用xor(^)操作找到a和b不同的位,赋值给a,a=0001:#4. 将进位carry左移一位,赋值给b,b=1000:#5. 循环直到进位carry为0,此时得到a=1001,即最后的sum.#!!!!!!关于负数的运算.