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ルイヴィトン エピ カンヌ
商品の説明 サイズ約19x20x19cm ハンドル26cm付属品は鍵のみです。余り使っていませんでしたので、とても綺麗なほうだと思います。中古品のご理解の上で落札お願いします。即購入大丈夫です。 商品の情報
カテゴリー:レディース|||バッグ|||ハンドバッグ
  • 商品のサイズ:
  • ブランド: ルイ ヴィトン
  • 商品の状態: 目立った傷や汚れなし
  • 配送料の負担: 送料込み(出品者負担)
  • 配送の方法: らくらくメルカリ便
  • 発送元の地域: 大阪府
  • 発送までの日数: 1~2日で発送










ルイヴィトン エピ カンヌ

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ルイ・ヴィトン製品のご紹介―― カンヌ: ヴィンテージ・スタイルから着想を得て、質感のあるエピ・レザーを使用し、メゾンの伝統的な化粧ケースをアップデートした「カンヌ」。洗練されたシルエットとシルバーカラーの金具を備えたエレガントなアイテムは、デュアルハンドルで

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とこのように、それぞれの文章を0,1で表すことでPCに何を入力したか、何が出力されたかなどを理解させている。

プログラミンを勉強するときによく使われる。

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アイテム LOUIS VUITTON ルイヴィトン エピ カンヌ ハンドバッグ サイズ タテ20cm ヨコ19cm マチ18cm ※素人採寸のため、誤差はご容赦ください。 ※着画はお断りしております。

世界には10種類の人間しかいない、2進数(バイナリーナンバー)を理解している人とそうでない人だ。

という言葉があるが、これは10の部分が2進数で表されており、10 -> 2となるので2種類しかいないよ。というのを言っているだけである。

のようにそれぞれのビットは2進数を使うときの桁数を表している。 それぞれのビット数が増えるごとにあるパターンが見えてくる。

それは、

nビットのところに何が入るかというと、

なので、それぞれ

・・・

というパターンが見えてくる。

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これを10進数で表現すると、

指で2進数を表す

両手に5本ずつ指があり、合計10本の指がありますがそれらの指で数えられる2進数の範囲はどれくらいになるでしょうか?

親指 = 0, 1 人差し指 = 0, 1 中指 =

と、それぞれの指に0, 1の情報量を持っています。

本書で紹介されていた132という数字を指で表すとすると、

「0010000100」

という表記になり、これは両手の中指を立てた状態になります。

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ルイ・ヴィトン製品のご紹介―― カンヌ: ウィメンズ アーティスティックディレクター ニコラ・ジェスキエールが化粧ケース「カンヌ」の伝統的なシェイプを再解釈した「カンヌ」。小ぶりなサイズで、モノグラム・キャンバスとモノグラム・リバース キャンバスの組み合わせがルイ

(ちゃんと調べてない予測です。本来は違うかもしれません。)

例えば、以下のようなパラメータが存在するとする。

8文字のひらがなの羅列が必要である。(上から順に必要なパラメータを左から右に羅列したものとする。)

そうすると、

MedSalesPerCustomerもAD@値下げ交渉可 さん専用に近い

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メインパート

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【新品未使用品】スノーピーク フィールド剪定ばさみ ※非売品※

  1. Input: [11, 2, 5, 9, 10, 3], 12 => Output: (2, 10) or None
  2. Input: [11, 2, 5, 9, 10, 3] => Output: (11, 9) or None ex) 11 + 9 = 2 + 5 + 10 + 3 のようにアウトプットを出す

【Python入門】すぐわかる!set型(集合型)の基本まとめ

今回の場合は、

・リストの中で左辺 = 右辺を確立させられるような組み合わせを見つけてくる

def get_pair_half_sum(numbers: List[int]) -> Optional[Tuple[int, int]]:
    sum_numbers = sum(numbers)
    # if sum_numbers % 2 != 0:
    #   return
    # half_sum = int(sum_numbers / 2)
    half_sum, remainder = divmod(sum_numbers, 2)
    if remainder != 0:
        return
    cache = set()
    for num in numbers:
        cache.add(num)
        val = half_sum - num
        if val in cache:
            return val, num
            
if __name__ == '__main__':
    l = [11, 2, 5, 9, 10, 3]
    # l = [11, 2]
    t = 12
    print(get_pair(l, t))
    l = [11, 2, 5, 9, 10, 3]
    print(get_pair_half_sum(l))
===== output =====
(11, 9)

from typing import  List, Tuple, Optional
def get_pair(numbers: List[int], target: int) -> Optional[Tuple[int, int]]:
    cache = set()
    # ユニークな数値のみを入れる
    for num in numbers:
        cache.add(num)
        val = target - num
        if val in cache:
            return val, num
def get_pair_half_sum(numbers: List[int]) -> Optional[Tuple[int, int]]:
    sum_numbers = sum(numbers)
    # if sum_numbers % 2 != 0:
    #   return
    # half_sum = int(sum_numbers / 2)
    half_sum, remainder = divmod(sum_numbers, 2)
    if remainder != 0:
        return
    cache = set()
    for num in numbers:
        cache.add(num)
        val = half_sum - num
        if val in cache:
            return val, num
if __name__ == '__main__':
    l = [11, 2, 5, 9, 10, 3]
    # l = [11, 2]
    t = 12
    print(get_pair(l, t))
    l = [11, 2, 5, 9, 10, 3]
    print(get_pair_half_sum(l))

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単方向連結リストはnextのみを管理していたが、双方向は名前の通り双方向の連結を管理している。


単方向との違いは

その次に双方向連結リストのクラスを作っていくのだが、最初の部分はself.headとして単方向連結リストと同様にする。


完成形:


まだリスト内に何もない状態はappendのhead = noneと同じものを使えるのでそのまま、

完成形:


完成形:

prevで前のデータも取得できている

from __future__ import annotations
from typing import Any, Optional
class Node(object):
    def __init__(self, data: Any, next_node: Node = None, prev_node: Node = None) -> None:
        self.data = data
        self.next = next_node
        self.prev = prev_node
class DoublyLinkedList(object):
    def __init__(self, head: Node = None) -> None:
        self.head = head
    def append(self, data: Any) -> None:
        new_node = Node(data)
        if self.head is None:
            self.head = new_node
            return
        current_node = self.head
        while current_node.next:
            current_node = current_node.next
        current_node.next = new_node
        new_node.prev = current_node
    def insert(self, data: Any) -> None:
        new_node = Node(data)
        if self.head is None:
            self.head = new_node
            return
        self.head.prev = new_node
        new_node.next = self.head
        self.head = new_node
    def print(self) -> None:
        current_node = self.head
        while current_node:
            print(current_node.data)
            current_node = current_node.next
    def remove(self, data: Any) -> Node:
        current_node = self.head
        if current_node and current_node.data == data:
            if current_node.next is None:
                current_node = None
                self.head = None
                return
            else:
                next_node = current_node.next
                next_node.prev = None
                current_node = None
                self.head = next_node
                return
        while current_node and current_node.data != data:
            current_node = current_node.next
        if current_node is None:
            return
        if current_node.next is None:
            prev = current_node.prev
            prev.next = None
            current_node = None
            return
        else:
            next_node = current_node.next
            prev_node = current_node.prev
            prev_node.next = next_node
            next_node.prev = prev_node
            current_node = None
            return
if __name__ == '__main__':
    d = DoublyLinkedList()
    d.append(1)
    d.append(2)
    d.append(3)
    d.insert(0)
    d.print()
    print("######## Remove")
    d.remove(3)
    d.print()
0
1
2
3
######## Remove
0
1
2
1
2
3
2
1

【現行品】ラルフローレン ビッグポニー パーカー エメラルドグリーン

画像のように、データを一列に持っているデータ構造で、リンクの一番後ろにデータをどんどん追加したり、一番最初にデータを追加したりということを行う。

ということはcurrent_node = current_node.nextでもいいのかな?

from __future__ import annotations
from typing import Any
class Node(object):
    def __init__(self, data: Any, next_node: Node = None):
        self.data = data
        self.next = next_node # next_nodeにはNode自信を入れる。
    
class LinkedList(object):
    def __init__(self, head=None) -> None:
        self.head = head
    def append(self, data: Any) -> None:
        new_node = Node(data)
        if self.head is None:
            self.head = new_node
            return
        
        # last_node.nextでどんどんノードを後ろにみていき.nextがfalseになったらそれ以上ノードがないということなので、そこで新しくデータを追加する
        last_node = self.head
        while last_node.next:
            last_node = last_node.next
        last_node.next = new_node
    
    # こちらは単純に一番頭に新しいnew_nodeを追加する
    def insert(self, data: Any) -> None:
        new_node = Node(data)
        new_node.next = self.head
        self.head = new_node  
      
    def print(self) -> None:
      current_node = self.head
      while current_node:
        print(current_node.data)
        current_node = current_node.next
    def remove(self, data: Any) -> None:
      current_node = self.head
      if current_node and current_node.data == data:
        self.head = current_node.next
        current_node = None
        return
      
      previous_node = None
      while current_node and current_node.data != data:
        previous_node = current_node
        current_node = current_node.next
      if current_node is None:
        return 
      previous_node.next = current_node.next
      current_node = None
l = LinkedList()
l.append(1)
l.append(2)
l.append(3)
l.insert(0)
l.print()
l.remove(2)
print('#######################')
l.print()
# print(l.head.data)
# print(l.head.next.data)
# print(l.head.next.next.data)
# print(l.head.next.next.next.data)
0
1
2
3
#######################
0
1
3

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