Python 找出英文单词列表(list)中最长单词链

使用递归实现 words = ['giraffe', 'elephant', 'ant', 'tiger', 'racoon', 'cat', 'hedgehog', 'mouse'] def get_results(_start, _current, _seen): if all(c in _seen for c in words if c[0] == _start[-1]): yield _current else: for i in words: if i[0] == _start[-1]

本文主要介绍Python中单词字符串的列表(list),找出列表中所有单词中前一个单词首字母和后一个单词尾字母相同,组成最长的单词链方法代码,并且每个单词不能多次使用. 例如: words = ['giraffe', 'elephant', 'ant', 'tiger', 'racoon', 'cat', 'hedgehog', 'mouse'] 最长的单词链列表: ['hedgehog', 'giraffe', 'elephant', 'tiger', 'racoon'] 1.用递归方法查找

定义:X=[1,2,3,1,4] 任务:找出元素为1的索引 Solution: # 如果直接用X.index(1),只能得到0这一个索引,而我们需要所有索引. l = len(X) zip_list = zip(*(range(l),X)) id1 = [z[0] for i,z in enumerate(zip_list) if z[1]==1] # 或者更简单的 id1 = [i for i,x in enumerate(X) if x==1] 以上这篇python找出一个列表中相同元素的多

java实现找出两个文件中相同的单词,具体代码如下所示: package com.zy.DesignPrinciples.singleresponsibility; import javax.print.DocFlavor; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.util.HashSet; /** * @ClassName: ReaderComplete * @Author: Tiger * @

该算法实现对列表中大于某个阈值(比如level=5)的连续数据段的提取,具体效果如下: 找出list里面大于5的连续数据段: list = [1,2,3,4,2,3,4,5,6,7,4,6,7,8,5,6,7,3,2,4,4,4,5,3,6,7,8,9,8,6,1] 输出: [[6, 7], [6, 7, 8], [6, 7], [6, 7, 8, 9, 8, 6]] 算法实现: # -*- coding: utf-8 -*- """ --------------------

通过三种方式给大家介绍,具体详情如下所示: 方式一: 原理:创建一个新的空字典,用循环的方式来获取列表中的每一个元素,判断获取的元素是否存在字典中的key,如果不存在的话,将元素作为key,值为列表中元素的count # 字典方法 words = [ 'my', 'skills', 'are', 'poor', 'I', 'am', 'poor', 'I', 'need', 'skills', 'more', 'my', 'ability', 'are', 'so', 'poor' ] dict

最近刚接触python,找点小任务来练练手,希望自己在实践中不断的锻炼自己解决问题的能力. 公司里会有这样的场景:有一张电子表格的内容由两三个部门或者更多的部门用到,这些员工会在维护这些表格中不定期的跟新一些自己部门的数据,时间久了,大家的数据就开始打架了,非常不利于管理.怎样快速找到两个或者多个电子表格中数据的差异呢? 解决办法: 1. Excel自带的方法(有兴趣的自行百度) 2. python 写一个小脚本 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8

本文实例讲述了Python找出list中最常出现元素的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 假设一个list中保存着各种元素,需要统计每个元素出现的个数,并打印出最常出现的前三个元素分别是什么.list如下: 复制代码 代码如下: word_list =["is","you","are","I","am","OK","is","OK","

本文实例讲述了Python找出文件中使用率最高的汉字的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这是我初学Python时写的,为了简便,我并没在排序完后再去掉非中文字符,稍微会影响性能(大约增加了25%的时间). # -*- coding: gbk -*- import codecs from time import time from operator import itemgetter def top_words(filename, size=10, encoding='gbk'): co

如下所示: nums = [1,8,2,23,7,-4,18,23,24,37,2] result = map(nums.index, heapq.nlargest(3, nums)) temp=[] Inf = 0 for i in range(3): temp.append(nums.index(max(nums))) nums[nums.index(max(nums))]=Inf result.sort() temp.sort() print(result) print(temp) 如上,