Utfordring: Valg av Optimale Datastrukturer
Swipe to start coding
Din oppgave er å velge den mest hensiktsmessige datastrukturen (list, ndarray, set eller tuple) for hvert av de ulike scenarioene nedenfor. Basert på datatypen og de spesifikke kravene for hver samling, fyll inn de tomme feltene (___) for å lage de riktige datastrukturene. Sørg for å bruke riktige klammer for hver struktur, og hvis du lager et NumPy-array, initialiser det basert på en liste.
- For
monthly_saleser dataene numeriske, og du må utføre hyppige beregninger på dem. - I
user_idsskal hver ID være unik, og du må ofte sjekke om en bestemt ID finnes. productskal være en fast (uforanderlig) post.tasksskal være en ordnet samling og tillate hyppige tillegg og fjerninger.
Løsning
Takk for tilbakemeldingene dine!
single
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Can you explain this in simpler terms?
What are the main benefits or drawbacks?
Can you give me a real-world example?
Awesome!
Completion rate improved to 7.69Utfordring: Valg av Optimale Datastrukturer
Sveip for å vise menyen
Swipe to start coding
Din oppgave er å velge den mest hensiktsmessige datastrukturen (list, ndarray, set eller tuple) for hvert av de ulike scenarioene nedenfor. Basert på datatypen og de spesifikke kravene for hver samling, fyll inn de tomme feltene (___) for å lage de riktige datastrukturene. Sørg for å bruke riktige klammer for hver struktur, og hvis du lager et NumPy-array, initialiser det basert på en liste.
- For
monthly_saleser dataene numeriske, og du må utføre hyppige beregninger på dem. - I
user_idsskal hver ID være unik, og du må ofte sjekke om en bestemt ID finnes. productskal være en fast (uforanderlig) post.tasksskal være en ordnet samling og tillate hyppige tillegg og fjerninger.
Løsning
Bytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenforTakk for tilbakemeldingene dine!
single
