文件名称:python-projecteuler:通过python和数学解决项目欧拉问题
文件大小:351KB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-05-21 10:50:30
Python
是与应用数学,逻辑思维和编程有关的一系列问题。 在许多情况下,您可以创建一个“麻烦的”解决方案以获得结果。 如果您真的想为算法和快速的运行时间创建好的,最佳的解决方案,则需要研究问题背后的一些学习算法。 从PE优化问题将帮助实施者在逻辑思维和编程语言应用程序方面迈出“一步”。 就个人而言,我喜欢“数学”(尽管不擅长数学),我选择Python解决PE中的问题。 为什么是Python,而不是C ++ / C#或Java? 因为Python是使我进入Pymi.vn和projecteuler.net的编程语言 关于Python代码,我将严格按照PEP8标准(最大)执行代码。 我的目标是每周撰写约5篇说明性文章(撰写说明需要大量时间)。 每篇文章都可以包含解释或仅包含代码:D。 我不解释的文章主要是由于...不知道如何表达我的想法。 当我完成第1页时,它将停止:) 在上分析解决问
【文件预览】:
python-projecteuler-master
----.gitignore(1KB)
----PE-024()
--------README.md(3KB)
--------millionth_lexicographic_permutation.py(992B)
----pe_img()
--------error.png(37KB)
--------trig_big.png(101KB)
--------trig_small.png(6KB)
----README.md(17KB)
----PE-018()
--------README.md(8KB)
--------img()
--------maximum_path_sum.py(2KB)
----PE-003()
--------README.md(6KB)
--------math_pe003.py(876B)
--------bruteforce_pe003.py(804B)
--------prime.py(382B)
----PE-010()
--------README.md(2KB)
--------summation_of_primes.py(969B)
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--------README.md(4KB)
--------triangle_number.py(972B)
----PE-015()
--------img()
----PE-006()
--------README.md(3KB)
--------sum_square_difference.py(610B)
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--------README.md(7KB)
--------greatest_product.py(3KB)
----PE-002()
--------README.md(4KB)
--------math_pe002.py(627B)
--------bruteforce_pe002.py(645B)
----PE-021()
--------README.md(4KB)
--------amicable_pairs.py(2KB)
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--------README.md(6KB)
--------math_pe001.py(578B)
--------bruteforce_pe001.py(856B)
----PE-009()
--------README.md(3KB)
--------pythagorean_triplets.py(745B)
----PE-013()
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--------large_sum.py(6KB)
----PE-020()
--------README.md(1KB)
--------factorial_digit_sum.py(550B)
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--------README.md(5KB)
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----PE-004()
--------README.md(3KB)
--------largest_palindrome_product.py(935B)
----PE-019()
--------README.md(2KB)
--------sundays_counting.py(565B)
----PE-016()
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--------power_digit_sum.py(561B)
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--------largest_product_in_a_series.py(2KB)
----PE-014()
--------README.md(4KB)
--------longest_collatz_sequence.py(1KB)
----PE-007()
--------10001st_prime_number.py(868B)
--------README.md(2KB)