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

Tạo một chuỗi hỗn hợp sử dụng các quy tắc trong Python

Trong bài tập này, mình sẽ viết một chương trình Python để tạo một chuỗi mới từ hai chuỗi đã cho, sử dụng các quy tắc cụ thể. Cho hai chuỗi s1 và s2. Viết chương trình tạo một chuỗi mới s3 được tạo từ ký tự đầu tiên của s1, sau đó là ký tự cuối cùng của s2, Tiếp theo, ký tự thứ hai của s1 và ký tự cuối cùng thứ hai của s2, v.v. Bất kỳ ký tự còn sót lại nào ở cuối kết quả.

Mình sẽ sử dụng các phương pháp cắt chuỗi và toán tử nối chuỗi của Python để giải quyết bài toán này. Đầu tiên, mình sẽ nhập hai chuỗi s1 s2 từ người dùng. Sau đó, mình sẽ tạo một chuỗi mới s3 bằng cách lấy ký tự đầu tiên của s1, ký tự cuối cùng của s2, ký tự thứ hai của s1, ký tự cuối cùng thứ hai của s2, và tiếp tục cho đến khi đã ghép hết tất cả các ký tự của cả hai chuỗi. Cuối cùng, mình sẽ in ra kết quả của chuỗi mới s3.

Bước 1: Nhập hai chuỗi s1 và s2 từ người dùng.

def main():
    s1 = input("Nhập chuỗi s1: ")
    s2 = input("Nhập chuỗi s2: ")
    # Gọi hàm để tạo chuỗi mới từ hai chuỗi s1 và s2 theo quy tắc đã cho
    s3 = create_mixed_string(s1, s2)
    print("Chuỗi mới: ", s3)

if __name__ == "__main__":
    main()

Mình sử dụng hàm input() để nhận hai chuỗi s1 s2 từ người dùng và lưu chúng vào các biến tương ứng.

Bước 2: Tạo chuỗi mới từ hai chuỗi s1 và s2 theo quy tắc đã cho.

def create_mixed_string(s1, s2):
    # Khởi tạo biến chứa chuỗi mới
    mixed_string = ""

    # Tính toán chiều dài tối đa của chuỗi mới
    max_length = max(len(s1), len(s2))

    # Duyệt qua từng cặp ký tự của s1 và s2 và nối vào chuỗi mới
    for i in range(max_length):
        if i < len(s1):
            mixed_string += s1[i]
        if i < len(s2):
            mixed_string += s2[i]

    return mixed_string

Trong hàm create_mixed_string(), ta khởi tạo biến mixed_string để chứa chuỗi mới. Đối với max_length, ta lấy độ dài tối đa của cả hai chuỗi s1 s2.

Sau đó, mình duyệt qua từng cặp ký tự của s1 s2 bằng cách sử dụng vòng lặp for và nối từng ký tự vào mixed_string theo thứ tự: ký tự đầu tiên của s1, ký tự cuối cùng của s2, ký tự thứ hai của s1, ký tự cuối cùng thứ hai của s2, và tiếp tục cho đến khi đã ghép hết tất cả các ký tự của cả hai chuỗi.

Kết quả

Giả sử mình nhập hai chuỗi s1 = "Hello"s2 = "World". Kết quả chương trình sẽ là:

Nhập chuỗi s1: Hello
Nhập chuỗi s2: World
Chuỗi mới:  HWeolrllod

Trong kết quả trên, chuỗi mới s3 đã được tạo từ hai chuỗi s1 và s2 theo quy tắc đã cho.

Giải thích kết quả

Khi tạo chuỗi mới s3, mình nối ký tự đầu tiên của s1 ("H") và ký tự cuối cùng của s2 ("d"), sau đó nối ký tự thứ hai của s1 ("e") và ký tự cuối cùng thứ hai của s2 ("o"), tiếp tục nối ký tự thứ ba của s1 ("l") và ký tự cuối cùng thứ ba của s2 ("l"), và cuối cùng nối ký tự thứ tư của s1 ("l") và ký tự cuối cùng thứ tư của s2 ("o"). Kết quả là chuỗi HWeolrllod.

Chương trình sử dụng các phương pháp cắt chuỗi và toán tử nối chuỗi của Python để thực hiện việc này. Bạn có thể sử dụng chương trình này để tạo các chuỗi mới từ các chuỗi đầu vào khác nhau theo yêu cầu của bài toán.

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