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

Kiểm tra xem hai tập hợp có phần tử chung nào không , nếu có hãy hiển thị các phần tử chung bằng Python

Trong bài tập này, mình sẽ tập trung vào việc kiểm tra xem hai tập hợp có phần tử chung nào không và hiển thị các phần tử chung nếu có. Điều này giúp bạn hiểu cách kiểm tra tương tác giữa các tập hợp và cách truy xuất phần tử chung của chúng.

Bài tập

Hãy viết một chương trình Python thực hiện các bước sau:

Khai báo hai tập hợp A và B.

Kiểm tra xem hai tập hợp có phần tử chung nào không.

Nếu có phần tử chung, hiển thị các phần tử đó.

Bước 1: Khai báo hai tập hợp

Bắt đầu bằng cách khai báo hai tập hợp A và B. Dưới đây là ví dụ:

A = {1, 2, 3, 4, 5}
B = {4, 5, 6, 7, 8}

Bước 2: Kiểm tra và hiển thị phần tử chung

Để kiểm tra xem hai tập hợp có phần tử chung nào không, mình có thể sử dụng phép toán giao hoặc phương thức .intersection(). Sau đó, mình kiểm tra xem tập hợp kết quả có rỗng hay không. Nếu không rỗng, ta sử dụng vòng lặp hoặc hàm join() để hiển thị các phần tử chung.

common_elements = A & B  # hoặc A.intersection(B)

if common_elements:
    common_elements_str = ", ".join(map(str, common_elements))
    print("Các phần tử chung của hai tập hợp: " + common_elements_str)
else:
    print("Không có phần tử chung giữa hai tập hợp.")

Kết quả

Sau khi thực hiện các bước trên, chương trình của bạn sẽ in ra màn hình các phần tử chung của hai tập hợp A và B:

Các phần tử chung của hai tập hợp: 4, 5

Hoặc nếu không có phần tử chung:

Không có phần tử chung giữa hai tập hợp.

Thông qua bài tập này, bạn đã nắm vững cách kiểm tra xem hai tập hợp có phần tử chung nào không và cách hiển thị các phần tử chung. Điều này giúp bạn hiểu rõ hơn về cách làm việc với tập hợp và cách sử dụng các phép toán liên quan trong Python.

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