31. 下一个排列 —— LeetCode (python) [PS: LeetCode 运行环境疑似出错]

2024-04-05 03:36

本文主要是介绍31. 下一个排列 —— LeetCode (python) [PS: LeetCode 运行环境疑似出错],希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

# encoding = utf-8
# 开发者:xxx
# 开发时间: 20:26 
# "Stay hungry,stay foolish."class Solution(object):def nextPermutation(self, nums):import itertoolsl = len(nums)a = tuple(nums)nums.sort()permutations_lst = list(itertools.permutations(nums, l))index_u = permutations_lst.index(a)le = len(permutations_lst)if le == index_u+1:index_u = 0res1 = permutations_lst[index_u]return list(res1)res2 = permutations_lst[index_u+1]return list(res2)if __name__ == '__main__':nums = [1,2,3]sol = Solution()print(sol.nextPermutation(nums))

所用到的方法:
实现列表元素的排列组合

作者:永不止步
链接:https://www.zhihu.com/question/589445886/answer/3039740067
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
 

Python 中可以使用 itertools 模块来实现列表元素的排列组合。具体来说,可以使用 itertools.permutations 和 itertools.combinations 来实现排列和组合。

  • itertools.permutations(iterable, r=None) 返回 iterable 中所有长度为 r 的排列,如果 r 没有指定,则默认使用可迭代对象的长度。

例如,假设有一个列表 lst = [1, 2, 3],则可以使用 itertools.permutations 获取长度为 2 的所有排列:

 
  1. import itertools

  2. lst = [1, 2, 3]

  3. permutations_lst = list(itertools.permutations(lst, 2))

  4. print(permutations_lst)

输出结果为:

[(1, 2), (1, 3), (2, 1), (2, 3), (3, 1), (3, 2)]
  • itertools.combinations(iterable, r) 返回 iterable 中所有长度为 r 的组合。

例如,假设有一个列表 lst = [1, 2, 3],则可以使用 itertools.combinations 获取长度为 2 的所有组合:

 
  1. import itertools

  2. lst = [1, 2, 3]

  3. combinations_lst = list(itertools.combinations(lst, 2))

  4. print(combinations_lst)

输出结果为:

[(1, 2), (1, 3), (2, 3)]

找列表中的元素位置

#列表
listA = ["o", "u" , "i"]
#获取u的索引并打印
index_u = listA.index("u")
print(index_u)

LeetCode 运行结果

我的运行结果

请各位大佬指正

这篇关于31. 下一个排列 —— LeetCode (python) [PS: LeetCode 运行环境疑似出错]的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/877544

相关文章

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

Python pandas库自学超详细教程

《Pythonpandas库自学超详细教程》文章介绍了Pandas库的基本功能、安装方法及核心操作,涵盖数据导入(CSV/Excel等)、数据结构(Series、DataFrame)、数据清洗、转换... 目录一、什么是Pandas库(1)、Pandas 应用(2)、Pandas 功能(3)、数据结构二、安

Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解

《Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解》tenacity是一个专为Python设计的通用重试库,它的核心理念就是用简单、清晰的方式,为任何可能失败的操作添加重试能力,下面我们就来看... 目录一切始于一个简单的 API 调用Tenacity 入门:一行代码实现优雅重试精细控制:让重试按我

Python安装Pandas库的两种方法

《Python安装Pandas库的两种方法》本文介绍了三种安装PythonPandas库的方法,通过cmd命令行安装并解决版本冲突,手动下载whl文件安装,更换国内镜像源加速下载,最后建议用pipli... 目录方法一:cmd命令行执行pip install pandas方法二:找到pandas下载库,然后

SpringBoot多环境配置数据读取方式

《SpringBoot多环境配置数据读取方式》SpringBoot通过环境隔离机制,支持properties/yaml/yml多格式配置,结合@Value、Environment和@Configura... 目录一、多环境配置的核心思路二、3种配置文件格式详解2.1 properties格式(传统格式)1.

Python实现网格交易策略的过程

《Python实现网格交易策略的过程》本文讲解Python网格交易策略,利用ccxt获取加密货币数据及backtrader回测,通过设定网格节点,低买高卖获利,适合震荡行情,下面跟我一起看看我们的第一... 网格交易是一种经典的量化交易策略,其核心思想是在价格上下预设多个“网格”,当价格触发特定网格时执行买

Python标准库之数据压缩和存档的应用详解

《Python标准库之数据压缩和存档的应用详解》在数据处理与存储领域,压缩和存档是提升效率的关键技术,Python标准库提供了一套完整的工具链,下面小编就来和大家简单介绍一下吧... 目录一、核心模块架构与设计哲学二、关键模块深度解析1.tarfile:专业级归档工具2.zipfile:跨平台归档首选3.

使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案

《使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用wxPython构建一个智能的BAT文件生成器,它不仅能够为Python脚本生成启动脚本,还提供了完整的文... 目录引言运行效果图项目背景与需求分析核心需求技术选型核心功能实现1. 数据库设计2. 界面布局设计3

Python进行JSON和Excel文件转换处理指南

《Python进行JSON和Excel文件转换处理指南》在数据交换与系统集成中,JSON与Excel是两种极为常见的数据格式,本文将介绍如何使用Python实现将JSON转换为格式化的Excel文件,... 目录将 jsON 导入为格式化 Excel将 Excel 导出为结构化 JSON处理嵌套 JSON:

Python操作PDF文档的主流库使用指南

《Python操作PDF文档的主流库使用指南》PDF因其跨平台、格式固定的特性成为文档交换的标准,然而,由于其复杂的内部结构,程序化操作PDF一直是个挑战,本文主要为大家整理了Python操作PD... 目录一、 基础操作1.PyPDF2 (及其继任者 pypdf)2.PyMuPDF / fitz3.Fre