Python数组逆序输出教程：代码示例与C语言对比

怎样将一个数组逆序输出？

以Python为例，数组是输出反顺序的示例代码：＃！ arg_1 = [] foriinranrange（1 ，len（arg）+1 ）：arg_1 .append（arg [len（arg）-i]）printargprintarg_1 执行程序，输出结果为：[1 ,2 ,3 ,4 5 ] [5 ，4 ,3 ,2 ,1 ]结果，我们可以看到该数组 输出是反顺序。
扩展信息1 C 在安排中。
C 数组的公告不会声明单个变量，例如数字0，数字1 ，...，编号9 9 ，但是数组声明变量，例如数字，然后使用数字[0]，number [1 ]，。
..，数字[9 9 ]代表单个变量。
可以通过索引访问数组中的特定元素。
所有数组均由连续的内存位置制成。
最低的地址与第一个元素匹配，最高地址与最终元素匹配。
2 要在C中初始化数组，您可以一个一个初始化数组，也可以使用初始化语句，如下所示：dabbalans [5 ] = {1 000.0,2 .0,3 .4 ，7 .0,5 0.0}值的值值数量宣布数组时 不能超过数量。
如果留下数组的大小，则数组的大小是布置中的元素数量。
因此，如果：doublebalance [] = {1 000.0,2 .0,3 .4 ,7 .0,5 0.0.0}; 指定元素的一个示例以下数组中的元素是：balance [4 ] = 5 0.0; 所有数组均以0作为其第一个元素（也称为基本索引）索引，而阵列的最后一个索引是数组减1 的总形状。

python中[–2::–1]什么意思?

在Python中，剪切表的表达方式，例如[开始位置：最终位置：步长]，帮助我们提取表的特定部分。
该表达式的参数分别是开始位置，最终位置和步骤的大小。
如果批次的表达式为[起始位置：最终位置：步长]，则表的元素从开始位置开始，最终位置（随附）以步长的间隔提取。
默认情况下的启动-up位置为0，最终位置是默认表的长度。
步骤的大小默认为1 更具体地说，是一个圆[-2 :: 1 ]，此表达式的含义是：从表的第二个最后一个元素开始，反向交叉到该表的第一个元素尺寸为-1 的表，表示反向交叉。
因此，ARR [-2 :: -1 ]代表表的倒数第二个元素[-2 ]，通过迭代到表的第一轮元素[0]，而tranch的转介则是相反的顺序。
在理解基本的切割原则之后，即使您面对更复杂的切片表达式，您也可以轻松理解其作用并返回结果。

将一个数组中的值逆序存放

1 00/1 00 ++语言可以通过循环来解决： ; int 1 ： 对于（i = 0; 1

从键盘输入一个字符串，再将其逆序输出。请问我的程序哪里错了？

在编程中，处理链的反向输出问题时，您可能已经存在一些常见的错误。
首先，您需要确保使用正确的数据结构来保存和处理链条。
如果保留的链配位不正确，则可能无法消除反向需求。
例如，如果您使用的是长凳，请记住要确保包装的每个元素都能正确存储链条中的字母。
具体来说，在阅读链条时，每次读取字母时，都会将其存储在矩阵的相对位置，最后以相反顺序重复安排以获取反向布置链。
此外，还需要仔细检查逆转的逻辑。
常见错误包括对尚未适当准备的情节环境，前哨或矩阵的不适当准备。
确保循环从窗口的末端开始，该窗口逐步移动到阵列的头部，并将每个字母添加到结果链中。
此外，选择编程语言也很重要。
各种语言具有其特征和链条处理方法。
例如，在Python中，您可以直接使用幻灯片操作来执行反向链的布置，这是一个简短易懂的符号。
如果代码中使用了工作或道路，请确保这些功能或方法可以正确处理链条。
检查作业参数是否已正确传递，以及返回值是否为预期。
有时，调用工作时可能会发生错误。
最后，不要忘记纠正和测试。
通过打印变量的值，逐渐实现了实施程序的过程。
停止点和记录可用于帮助确定问题的位置。
至于反转订单问题，您可以首先取出原始系列，然后删除反向订单链以比较两者之间的差异以帮助知道问题。

归并算法的经典用法——求解逆序数

逆是用于测量阵列顺序的指标。
例如，阵列[1 ,3 ,2 ]或（3 ,2 ）具有两个反对对。
阵列的倒数[3 2 ,3 6 ,3 ,9 ,2 9 ,1 6 ,3 5 ,7 3 ,3 4 ,8 2 ]为1 4 分区和征服算法可用于快速解析对面。
传统的蛮力解决方案是通过所有数字对，决定是否以相反的顺序配置它们，并积累所有反向对的数量。
但是，这种方法的时间复杂性是O（n^2 ），在实际应用中很难接受。
分区和征服算法可以解决此问题。
将阵列分为两半，解决左右子阵列的倒数，然后递归解决子问题。
整个阵列的倒数等于左右子阵列的倒数的总和，以及由左右子阵列元素组成的倒数对数。
它通过对时间复杂性进行排序和合并操作并同时计算反对对数来实现优化时间复杂性的目的。
实现特定实现时，首先排序数组，然后使用合并操作。
在合并过程中，将数组的元素插入到排序的数组中。
在插入操作期间，我们计算当前元素的反对数和右子阵列中的元素数量，并在最终结果中积累它们。
该方法结合了排序与反向计算，以及时间复杂性o（nlogn），从而大大提高了效率。
以下是代码实现的示例。
pythondefmerge_sort（arr）：iflen（arr）<= 1 ：returnArr，0mid = len（arr）// 2 left，left_count = merge_sort = merge_sort（arr [arr [：mid]）右，right_count = merge_sort = merge_sort（arr [mid：arim：arim：arim：arn [mid：]）merge，count，count，count，count，count，count = MERGE（左，右）返回，左_Count+right_count+countdefmerge（左，右）：result = [] count = 0i，j = 0,0 wheei 该算法结合了排序和反向计算，以降低对O（NLOGN）的复杂性并有效处理大型数据集。
总而言之，分裂和征服算法为快速解决时间复杂性提供了一种有效的方法。
通过结合分类和反计算，我们不仅解决了问题，而且还对算法的内部逻辑和实施细节有了详细的了解，评估了算法的上诉和价值。