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

Tìm vị trí cuối cùng của một chuỗi con cho trước trong Python

Trong bài toán này, mình sẽ viết một chương trình Python để tìm vị trí cuối cùng của một xâu con cho trước trong một xâu đã cho. Chương trình sẽ trả về vị trí cuối cùng của xâu con trong xâu gốc.

Ta có thể sử dụng phương pháp tìm kiếm trong xâu (string search) để tìm vị trí cuối cùng của xâu con. Trong bài toán này, mình có thể sử dụng phương thức rfind() hoặc rindex() để thực hiện việc này.

Phương pháp rfind():

Phương thức rfind() tìm kiếm xâu con trong xâu gốc, bắt đầu từ cuối xâu và trả về vị trí cuối cùng của xâu con. Nếu xâu con không tồn tại trong xâu gốc, phương thức trả về -1.

Phương pháp rindex():

Phương thức rindex() tương tự như rfind(), tìm kiếm xâu con từ cuối xâu và trả về vị trí cuối cùng của xâu con. Tuy nhiên, nếu xâu con không tồn tại trong xâu gốc, rindex() sẽ gây ra ngoại lệ ValueError.

Trong trường hợp này, mình sẽ sử dụng phương thức rfind() để tìm vị trí cuối cùng của xâu con trong xâu đã cho.

Tìm vị trí cuối cùng của một xâu con trong một chuỗi trong Python

Dưới đây là chương trình Python để tìm vị trí cuối cùng của xâu con "Emma" trong một xâu đã cho:

def tim_vi_tri_cuoi_cung(xau_goc, xau_con):
    # Sử dụng rfind() để tìm vị trí cuối cùng của xâu con trong xâu gốc
    vi_tri_cuoi_cung = xau_goc.rfind(xau_con)
    return vi_tri_cuoi_cung

# Hàm main để kiểm tra
def main():
    xau_goc = "Emma is a good girl. Emma loves playing."
    xau_con = "Emma"

    vi_tri_cuoi_cung = tim_vi_tri_cuoi_cung(xau_goc, xau_con)

    if vi_tri_cuoi_cung != -1:
        print(f"Vị trí cuối cùng của \"{xau_con}\" trong \"{xau_goc}\" là: {vi_tri_cuoi_cung}")
    else:
        print(f"\"{xau_con}\" không xuất hiện trong \"{xau_goc}\".")

if __name__ == "__main__":
    main()

Giải thích kết quả:

  • Chương trình đưa ra một xâu gốc là xau_goc = "Emma is a good girl. Emma loves playing." và xâu con là "Emma".
  • Hàm tim_vi_tri_cuoi_cung được sử dụng để tìm vị trí cuối cùng của xâu con "Emma" trong xâu gốc.
  • Ta sử dụng phương thức rfind() để tìm vị trí cuối cùng của xâu con trong xâu gốc. Kết quả được lưu vào biến vi_tri_cuoi_cung.
  • Nếu xâu con "Emma" được tìm thấy trong xâu gốc, mình in ra vị trí cuối cùng của xâu con. Nếu xâu con không xuất hiện trong xâu gốc, mình in ra thông báo tương ứng.

Kết quả:

Vị trí cuối cùng của "Emma" trong "Emma is a good girl. Emma loves playing." là: 25

Trên đây là một giải pháp sử dụng Python để tìm vị trí cuối cùng của một xâu con trong 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