有 n 个整数,使前面各数顺序向后移 m 个位置,最后 m 个数变成最前面的 m 个数,见下图,写一个函数实现该功能。 n - m

时间: 2023-04-30 20:05:41 浏览: 247
这是一道数学题,思路如下: 假设已知n和m的值,将前面的n-m个数逐一后移m位,将后面的m个数移到最前面即可得到变换后的序列。 举例说明: 假设序列为[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],n=10,m=4 将前6个数逐一后移4位得到[5,6,7,8,9,10,1,2,3,4],然后将后4个数移到最前面得到[7,8,9,10,1,2,3,4,5,6],这就是变换后的序列。 写一个函数实现该功能,函数输入为原始序列和m值,输出为变换后的序列,代码如下: ``` def shift_list(lst, m): n = len(lst) m %= n return lst[m:] + lst[:m] lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] m = 4 result = shift_list(lst, m) print(result) ``` 输出为:[5, 6, 7, 8, 9, 10, 1, 2, 3, 4]
相关问题

有n个整数,使前面各数顺序向后移m 个位置,最后m 个数变成最前面m个数

以下是一个实现将前面各数顺序向后移m个位置的示例代码: ```python def shift_numbers(arr, m): n = len(arr) m = m % n # 处理m大于n的情况 arr[:] = arr[-m:] + arr[:-m] # 将后面m个数移到最前面 return arr # 示例 arr = [1, 2, 3, 4, 5] m = 2 result = shift_numbers(arr, m) print(result) # 输出:[4, 5, 1, 2, 3] ``` 在这个示例中,我们定义了一个名为`shift_numbers`的函数,它接受一个整数列表`arr`和一个整数`m`作为参数。函数首先计算出实际需要移动的位置`m`(通过对`m`取模运算),然后使用切片操作将后面`m`个数移到最前面。最后,函数返回移动后的整数列表。

有n个整数,使前面各数顺序向后移m个位置,最后m个数变成前面m个数

### 回答1: 这道题目可以使用数组的旋转操作来解决。 具体做法是先将整个数组翻转,然后再将前面m个数翻转,再将后面n-m个数翻转,就可以得到最终的结果。 例如,对于数组[1,2,3,4,5,6,7],如果要将前面3个数顺序向后移动,那么先将整个数组翻转得到[7,6,5,4,3,2,1],然后将前面3个数翻转得到[5,6,7,4,3,2,1],最后将后面4个数翻转得到[5,6,7,1,2,3,4],就得到了最终的结果。 代码实现如下: ```python def rotate(nums, m): n = len(nums) m %= n nums.reverse() reverse(nums, 0, m-1) reverse(nums, m, n-1) def reverse(nums, start, end): while start < end: nums[start], nums[end] = nums[end], nums[start] start += 1 end -= 1 ``` 其中,rotate函数就是进行旋转操作的函数,reverse函数是用来翻转数组的函数。 ### 回答2: 首先考虑n个整数向后移动m个位置会发生什么。根据题目的要求,前面的m个数会变成最后的m个数,而原来的最后的m个数会移到前面去。显然,我们可以通过数组的切片来实现这样的移动,具体来说就是用切片取出后m个数,然后将整个数组往后移动m个位置,最后再将切片中的数依次填入到前m个位置的位置上即可。 对于最后m个数变成前面的m个数,可以采用类似于上面的方法,用切片取出前m个数,然后将整个数组往前移动n-m个位置,最后再将切片中的数依次填入到最后m个位置的位置上。 那么,如何将这两个过程结合起来呢?我们可以将数组的长度分为两部分,前面是n-m个数,后面是m个数。先把前面的n-m个数按照要求移动m个位置,然后再把后面的m个数按照要求变成前面的m个数。这样做的时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(m)。 以下是具体实现的代码: ### 回答3: 这是一道数据结构和算法的经典问题,可以用多种方法来解决。以下是一种可行的方案: 假设有n个整数存储在一个数组A中,我们需要将A中的所有元素向后移动m个位置,并使最后m个元素变成前面m个元素。也就是说,假设A的长度为n,我们需要将A中的元素重新排列成如下形式: A[m], A[m+1], ..., A[n-1], A[0], A[1], ..., A[m-1] 为了实现这个目标,我们可以采用三步走的策略: 1. 以数组的起始位置为界,将前m个元素和后n-m个元素分别翻转。 2. 将整个数组翻转。 3. 再以数组的起始位置为界,将前m个元素和后n-m个元素分别翻转。 这样一来,原来的数组就会被重新排列成需要的形式。 简要地说,解决这个问题的思路是:利用翻转数组的操作,将原数组排列成需要的形式。这种算法的时间复杂度是O(n),空间复杂度是O(1)。因此,这种方法是一个比较高效的解决方案。 当然,这只是其中一种方法。在实际应用中,不同的问题可能需要不同的解决方案,需要根据具体情况来选择最合适的算法。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

SecondactivityMainActivity.java

SecondactivityMainActivity.java
recommend-type

mmexport1719207093976.jpg

mmexport1719207093976.jpg
recommend-type

BSC绩效考核指标汇总 (2).docx

BSC(Balanced Scorecard,平衡计分卡)是一种战略绩效管理系统,它将企业的绩效评估从传统的财务维度扩展到非财务领域,以提供更全面、深入的业绩衡量。在提供的文档中,BSC绩效考核指标主要分为两大类:财务类和客户类。 1. 财务类指标: - 部门费用的实际与预算比较:如项目研究开发费用、课题费用、招聘费用、培训费用和新产品研发费用,均通过实际支出与计划预算的百分比来衡量,这反映了部门在成本控制上的效率。 - 经营利润指标:如承保利润、赔付率和理赔统计,这些涉及保险公司的核心盈利能力和风险管理水平。 - 人力成本和保费收益:如人力成本与计划的比例,以及标准保费、附加佣金、续期推动费用等与预算的对比,评估业务运营和盈利能力。 - 财务效率:包括管理费用、销售费用和投资回报率,如净投资收益率、销售目标达成率等,反映公司的财务健康状况和经营效率。 2. 客户类指标: - 客户满意度:通过包装水平客户满意度调研,了解产品和服务的质量和客户体验。 - 市场表现:通过市场销售月报和市场份额,衡量公司在市场中的竞争地位和销售业绩。 - 服务指标:如新契约标保完成度、续保率和出租率,体现客户服务质量和客户忠诚度。 - 品牌和市场知名度:通过问卷调查、公众媒体反馈和总公司级评价来评估品牌影响力和市场认知度。 BSC绩效考核指标旨在确保企业的战略目标与财务和非财务目标的平衡,通过量化这些关键指标,帮助管理层做出决策,优化资源配置,并驱动组织的整体业绩提升。同时,这份指标汇总文档强调了财务稳健性和客户满意度的重要性,体现了现代企业对多维度绩效管理的重视。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】Flask中的会话与用户管理

![python网络编程合集](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20201021201514/pythonrequests.PNG) # 2.1 用户注册和登录 ### 2.1.1 用户注册表单的设计和验证 用户注册表单是用户创建帐户的第一步,因此至关重要。它应该简单易用,同时收集必要的用户信息。 * **字段设计:**表单应包含必要的字段,如用户名、电子邮件和密码。 * **验证:**表单应验证字段的格式和有效性,例如电子邮件地址的格式和密码的强度。 * **错误处理:**表单应优雅地处理验证错误,并提供清晰的错误消
recommend-type

卷积神经网络实现手势识别程序

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在手势识别中是一种非常有效的机器学习模型。CNN特别适用于处理图像数据,因为它能够自动提取和学习局部特征,这对于像手势这样的空间模式识别非常重要。以下是使用CNN实现手势识别的基本步骤: 1. **输入数据准备**:首先,你需要收集或获取一组带有标签的手势图像,作为训练和测试数据集。 2. **数据预处理**:对图像进行标准化、裁剪、大小调整等操作,以便于网络输入。 3. **卷积层(Convolutional Layer)**:这是CNN的核心部分,通过一系列可学习的滤波器(卷积核)对输入图像进行卷积,以
recommend-type

BSC资料.pdf

"BSC资料.pdf" 战略地图是一种战略管理工具,它帮助企业将战略目标可视化,确保所有部门和员工的工作都与公司的整体战略方向保持一致。战略地图的核心内容包括四个相互关联的视角:财务、客户、内部流程和学习与成长。 1. **财务视角**:这是战略地图的最终目标,通常表现为股东价值的提升。例如,股东期望五年后的销售收入达到五亿元,而目前只有一亿元,那么四亿元的差距就是企业的总体目标。 2. **客户视角**:为了实现财务目标,需要明确客户价值主张。企业可以通过提供最低总成本、产品创新、全面解决方案或系统锁定等方式吸引和保留客户,以实现销售额的增长。 3. **内部流程视角**:确定关键流程以支持客户价值主张和财务目标的实现。主要流程可能包括运营管理、客户管理、创新和社会责任等,每个流程都需要有明确的短期、中期和长期目标。 4. **学习与成长视角**:评估和提升企业的人力资本、信息资本和组织资本,确保这些无形资产能够支持内部流程的优化和战略目标的达成。 绘制战略地图的六个步骤: 1. **确定股东价值差距**:识别与股东期望之间的差距。 2. **调整客户价值主张**:分析客户并调整策略以满足他们的需求。 3. **设定价值提升时间表**:规划各阶段的目标以逐步缩小差距。 4. **确定战略主题**:识别关键内部流程并设定目标。 5. **提升战略准备度**:评估并提升无形资产的战略准备度。 6. **制定行动方案**:根据战略地图制定具体行动计划,分配资源和预算。 战略地图的有效性主要取决于两个要素: 1. **KPI的数量及分布比例**:一个有效的战略地图通常包含20个左右的指标,且在四个视角之间有均衡的分布,如财务20%,客户20%,内部流程40%。 2. **KPI的性质比例**:指标应涵盖财务、客户、内部流程和学习与成长等各个方面,以全面反映组织的绩效。 战略地图不仅帮助管理层清晰传达战略意图,也使员工能更好地理解自己的工作如何对公司整体目标产生贡献,从而提高执行力和组织协同性。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【进阶】Flask中的请求处理

![【进阶】Flask中的请求处理](https://img-blog.csdnimg.cn/20200422085130952.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqMTEzMTE5MDQyNQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Flask请求处理概述** Flask是一个轻量级的Web框架,它提供了一个简洁且灵活的接口来处理HTTP请求。在Flask中,请求处理是一个核心概念,它允许
recommend-type

transformer模型对话

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构,最初由Google团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出,主要用于自然语言处理任务,如机器翻译和文本生成。Transformer完全摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),转而采用全连接的方式处理序列数据,这使得它能够并行计算,极大地提高了训练速度。 在对话系统中,Transformer模型通过编码器-解码器结构工作。编码器将输入序列转化为固定长度的上下文向量,而解码器则根据这些向量逐步生成响应,每一步都通过自注意力机制关注到输入序列的所有部分,这使得模型能够捕捉到