字符串的左旋转操作是把字符串前面的若干个字符转移到字符串的尾部。请定义一个函数实现字符串左旋转操作的功能。比如，输入字符串"abcdefg"和数字2，该函数将返回左旋转两位得到的结果"cdefgab"。

#encoding=utf-8 import numpy as np from numpy.linalg import * def main(): ###多行注释就一个组合键：选中，Ctrl+/ ##lesson1:ndarray # lst=[[1,3,5],[2,4,6]] # print(type(lst)) # np_list=np.array(lst) # print(type(np_list)) # np_list2=np.array(lst,dtype=np.float) # print(np_list2.shape)##2行3列 # print(np_list2.ndim)##...

解决方法如下： 安装pyqt5即可   

#include<iostream> #include<string> using namespace std;  int main() {     string str = "";     char s;     int ans=0;     getline(cin, str);//读取一行，不能扔用cin，因为有空格     scanf("%c", &s); &...

#encoding=utf-8 import numpy as np def main(): import matplotlib.pyplot as plt ##lesson1:画图 # x = np.linspace(-1, 1, 50) # x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True) # c,s=np.cos(x),np.sin(x) # plt.figure(1) # plt.plot(x,c,color="blue",linewidth=1.0,linestyle="-",label="C...

1. 数组， 所有元素都连续的存储于一段内存中，且每个元素占用的内存大小相同。这使得数组具备了通过下标快速访问数据的能力。 但连续存储的缺点也很明显，增加容量，增删元素的成本很高，时间复杂度均为 O(n)。 增加数组容量需要先申请一块新的内存，然后复制原有的元素。如果需要的话，可能还要删除原先的内存。 删除元素时需要移动被删除元素之后的所有元素以保证所有元素是连续的。 增加元素时需要移动指定位置及之后的所有元素，然后将新增元素插入到指定位置，如果容量不足的话还需要先进行扩容操作。 总结一下数组的优缺点：  优点：可以根据偏移实现快速的随机读写。 缺点：扩容，增删元素极慢。  2.链表， 由若干...

题目描述： 输入一个链表，输出该链表中倒数第k个节点。为了符合大多数人的习惯，本题从1开始计数，即链表的尾节点是倒数第1个节点。例如，一个链表有6个节点，从头节点开始，它们的值依次是1、2、3、4、5、6。这个链表的倒数第3个节点是值为4的节点。 题解1：（快慢指针） 1.定义两个指针，快指针 fast， 慢指针 low . 2.让 fast先向前移动 k个位置，然后 low 和 fast 再一起向前移动 . 3.当 fast 到达链表尾部，返回 low . /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int v...

option = { title: { text: '某日部分患者病历报告', subtext: '纯属虚构' }, legend: {}, tooltip: {}, dataset: { source: [ ['product', 'R', 'K', 'MA'], ['张三', 43.3, 85.8, 93.7], ['李四', 83.1, 73.4, 55.1], ['王五', 86.4, 65.2, 82.5], ['陈六', 72.4, 53.9, 39.1] ] }, xAxis: {type: 'category'}, yAxis: {}, // Declare several b...

option = { title: { text: '2021年1月13日张三病历', subtext: '纯属虚构' }, tooltip: { }, xAxis: { type: 'category', data: ['R', 'K', 'MA', 'G', 'EPL', 'LY30', 'Angle'] }, yAxis: { type: 'value' }, series: [{ data: [24, 44, 38, 83, 70, 69, 13], type: 'bar', itemStyle: { normal: {               //好，这里就是重头戏了，定义一个l...

  option = {       title: {          text: '某日部分患者病历报告',         subtext: '纯属虚构'     },     legend: {},     tooltip: {},     dataset: {          source: [             ['product', 'R', 'K', 'MA'],             ['张三', 43.3, 85.8, 93.7],             ['李四', 83.1, 73.4, 55.1],             ['王五', 86.4, 65....

#encoding=utf-8 import numpy as np import pandas as pd from pylab import * def main(): # #Data Structure # s=pd.Series([i*2 for i in range(1,11)])#一维数组 # print(type(s)) # dates=pd.date_range("20170301",periods=8) # df=pd.DataFrame(np.random.randn(8,5),index=dates,columns=list('ABCDE')) # p...

#encoding=utf-8 import numpy as np import pandas as pd def main(): from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() print(iris) print(len(iris["data"])) from sklearn.model_selection import train_test_split #分成测试和验证数据集，比例是0.2 train_data,test_data,train_target,test_target=train_test_s...

1.安装好Anaconda后，打开Anaconda Prompt。 2.检查anaconda安装：在anaconda输入 conda --version. 3.检查python版本：在anaconda输入python. 4.新建一个python3.7的环境tensorflow：conda create -n tensorflow python=3.7 5.激活新建的环境:activate tensorflow  6.先退出当前环境：conda deactivate 7.确认一下，新建环境已经添加进去：conda info --envs 8.进入新建的环境:activate tensorflow...