BUILT-IN FUNCTIONS
DICTIONARY METHODS
LIST METHODS
SET METHODS
STRING METHODS
TUPLE METHODS
PYTHON FUNCTION
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Đảo ngược một xâu đã cho trong Python

Trong bài toán này, mình sẽ viết một chương trình Python để đảo ngược một xâu đã cho. Điều này có nghĩa là mình sẽ đảo ngược thứ tự của các ký tự trong xâu ban đầu.

Ta có thể sử dụng một số phương pháp trong Python để đảo ngược xâu đã cho. Cụ thể, có thể sử dụng slicing hoặc vòng lặp để thực hiện việc này. Trong trường hợp này, mình sẽ sử dụng slicing để đảo ngược xâu.

Đảo ngược một xâu đã cho trong Python

Dưới đây là chương trình Python để đảo ngược một xâu đã cho:

def dao_nguoc_xau(xau):
    # Sử dụng slicing để đảo ngược xâu
    xau_da_dao_nguoc = xau[::-1]
    return xau_da_dao_nguoc

# Hàm main để kiểm tra
def main():
    str1 = "PYnative"
    ket_qua = dao_nguoc_xau(str1)
    print(f"Sản lượng dự kiến: {ket_qua}")

if __name__ == "__main__":
    main()

Giải thích kết quả:

  • Chương trình đưa ra một xâu đã cho là str1 = "PYnative".
  • Hàm dao_nguoc_xau được sử dụng để đảo ngược xâu bằng cách sử dụng slicing.
  • Trong Python, cú pháp slicing là xau[start:stop:step]. Khi ta không chỉ định start và stop, mà chỉ định step là -1, thì slicing sẽ đảo ngược xâu ban đầu.
  • Vì vậy, mình sử dụng xau[::-1] để đảo ngược xâu str1.
  • Kết quả dự kiến là xâu đã được đảo ngược evitanYP.

Kết quả:

Sản lượng dự kiến: evitanYP

Trên đây là một giải pháp sử dụng Python để đảo ngược một xâu đã cho. Hy vọng rằng blog này sẽ hữu ích cho bạn khi làm việc với các bài toán liên quan đến xâu ký tự trong Python. Chúc bạn thành công trong việc viết các chương trình xử lý xâu ký tự phức tạp hơn!

test php

Bài giải

-------------------- ######## --------------------

Câu hỏi thường gặp liên quan:

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Top