最近看了看了下一些博主的面试文,自己也跟着思考了一下一些题目,发现有很多简单而又重要的知识点有点拿捏不住,因此决定写一个专栏,来记录这些题目,并写上自己的理解,更重要的是,希望有读者能够分享自己的理解,或者在哪些题目遇到了问题,这样我们可以一起关注一下这些题目,大家共同进步!因此希望在读这篇文章的你,可以自己先思考一下,再看看我的理解,这样也能起到对我的文章正确性的检验。
这道题的难度是Hard,是的,这是一道难题。先别急着害怕,难题其实并没有那么吓人。只要心怀不畏困难的勇气,加上每天坚持的训练,不用多久就可以将难题斩于马下。
并查集可以看作是一个数据结构,如果你根本没有听说过这个数据结构,那么你第一眼看到 “并查集” 这三个字的时候,脑海里会浮现一个什么样的数据结构呢?
Go语言允许一个函数把任意数量的值作为参数,Go语言内置了...操作符,在函数的最后一个形参才能使用...操作符,使用它必须注意如下事项:
这个问题困扰了我好久,在PC上我们惯用的px单位在手机上根本不适用,即使我们写了<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1, user-scalable=no, minimal-ui"/>防止网页自动缩放也无济于事,因为各手机分辨率大小不同。
切片和数组类型,可以理解为动态的数组,切片是基于数组实现的,它的底层就是一个数组。对于数组的分割,便可以得到一个切片。
首先,Python中一切事物皆对象,变量是对对象在内存中的存储和地址的抽象。所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”,或者,也可以看似c中void*的感觉。
大家好,从今天起早起Python将持续更新由小甜同学从初学者的角度学习Python的笔记,其特点就是全文大多由新手易理解的代码与注释及动态演示。刚入门的读者千万不要错过!
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最近看到 medium 上有篇文章[1]把关于 slice 的常见错误总结出来了,有些甚至是老司机也容易犯的。每个错误都先描述问题,再给出修改建议,最后再展示一个代码样例。
来源:j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/779743 介绍 在Python中,所有以“__”双下划线包起来的方法,都统称为“Magic Method”,例如类的初始化方法 __init__,Python中所有的魔术方法均在官方文档中有相应描述,但是对于官方的描述比较混乱而且组织比较松散。很难找到有一个例子。 构造和初始化 每个Pythoner都知道一个最基本的魔术方法, __init__ 。通过此方法我们可以定义一个对象的初始操作。然而,当调用 x = SomeCl
Jquery事件 1、 绑定事件示例代码: 绑定事件
列表推导式,也叫列表解析式,英文名称为list comprehension,可以使用非常简洁的方式来快速生成满足特定需求的列表,代码具有非常强的可读性。另外,Python的内部实现对列表推导式做了大量优化,可以保证很快的运行速度。列表推导式的语法形式为: [表达式 for 变量 in 序列或迭代对象 if 条件表达式] 列表推导式在逻辑上相当于一个循环,只是形式更加简洁,例如: >>> aList = [x*x for x in range(10)] 相当于 >>> aList = [] >>> for x
列表推导式可以使用非常简洁的方式对列表或其他可迭代对象的元素进行遍历和过滤,快速生成满足特定需求的列表,代码具有非常强的可读性,是Python程序开发时应用最多的技术之一。Python的内部实现对列表推导式做了大量优化,可以保证很快的运行速度,也是推荐使用的一种技术。列表推导式的语法形式为: [表达式 for 变量 in 序列或迭代对象 if 条件表达式] 列表推导式在逻辑上等价于一个循环语句,只是形式上更加简洁。例如, >>> aList = [x*x for x in range(10)] 相当于 >>
给定一个无重复元素的数组 candidates 和一个目标数 target ,找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。
元素被选中的机会并不相等,而是由相对“权重”(或概率)被选中的,是偏心的,这就是加权随机。
不善言谈的优秀程序员在面试中往往是要吃巨亏的,你没有办法通过说话来轻易证明自己的实力。不论是大厂还是小厂,大部分面试官都不具备优秀的面试能力,它们也只能通过三言两语观察一下面试者的表面工夫。老钱就是这样吃了很多亏的程序员,不喜欢准备面试,不喜欢吹嘘虚假的不存在的经验和能力,甚至连网上的笔试题都懒得做,因为在实际工作中这些鸟题根本一点都用不上。
我们会发现,在点击按钮切换登录方式后,输入框中已有的内容没有被清除,这是为什么呢?
人工智能最火的语言,自然是被誉为迄今为止最容易使用的代码之一的Python。Python代码素来以直观、高可读性著称。
问题描述:从0到9这10个数字任选3个不重复的数字,能构成哪些三位数? So easy!看到这样的问题,很多人会写出类似(注意,只是类似,我为了使得本文几个函数具有相同的调用形式,给demo1和demo2加了点多余的东西)下面这样的代码: def demo1(data, k=3): '''从data中选择不同的3个数字组成三位数''' assert k == 3, 'k must be 3' for i in data: if i == 0:continue ii = i*100
许久不见,终于开始在公司上班了,有一点不好的就是一整天都要戴着口罩,闷得慌,不知道大伙儿有没有这种感觉。
先提一个让人摸不着头脑的问题,答案里出现双关语、谐音梗或其他技巧,大致都属于“冷笑话”范畴。
今天是Python专题第6篇文章,给大家介绍的是Python当中三个非常神奇的方法:map、reduce和filter。
在上一课中我们简单提到了列表这个概念,并且通过和for组合来完成一个循环结构。事实上,我们是可以直接访问列表中的元素的,没错就是通过列表名+[n]这种方式来访问。值得注意的是我们要从0开始访问第一个元素,这是Python这门语言的一个规定,我们在编写代码的过程中要始终注意,不然很容易出问题。
目录[-] 介绍 在Python中,所有以“__”双下划线包起来的方法,都统称为“Magic Method”,例如类的初始化方法 __init__ ,Python中所有的魔术方法均在官方文档中有相应描述,但是对于官方的描述比较混乱而且组织比较松散。很难找到有一个例子。 构造和初始化 每个Pythoner都知道一个最基本的魔术方法, __init__ 。通过此方法我们可以定义一个对象的初始操作。然而,当调用 x = SomeClass() 的时候, __init__ 并不是第一个被调用的方法。实际上,还有
给定一个无重复元素的数组 candidates 和一个目标数 target ,找出 candidates 中所有可以使和为 target 的组合。candidates 中的数字可以无限制重复被选取。
我们来继续肝伯克利CS61A的scheme project,这是本project的第四篇,如果漏掉了之前的内容,可以去翻一下历史记录。
秒表是一项随处可见的神奇小物件,最常用到秒表的两大场景,一个是运动会,另一个是健身房,因此也总是让人联想到汗水和心跳,贲张的血管,粗重的呼吸,时间似乎变得缓慢,那一只聚拢万千目光的小小秒表,此刻却像一座沉重而古老的大钟,每一次悠长的回摆都回荡着岁月的钝响,一次又一次把人们的心提到了嗓子眼。那么,秒表有没有办法做的可爱、调皮一点呢?比如像下图这样的猫咪秒表。
写 Python 代码,列表的出镜率是相当高的,伴随列表一起出现的往往就是一大堆 for 循环,这样的代码多了看起来非常不简洁。作为一名 Python 程序员,怎么能忍受呢?
sort() 函数用于对原列表进行排序,如果指定参数,则使用比较函数指定的比较函数。
我们先来看看昨天留下的问题,如果数组当中的元素存在重复,让我们返回元素最早出现的位置,应该怎么操作呢?
我总是听到刚入行不久的程序员这样说:知道自己要实现什么功能,同时处理逻辑和基本语法也都明白,但是就不知道该怎么写代码。如果把别人的的代码给你看,或者有人给你你一些指导,或许你能明白其中的思路。但是,在实际开发时仍然障碍重重。即使语法或逻辑都明白,也很难自己的想法转化为代码。在本文中我将会告诉大家我自己是怎么做的,还有一些解决典型问题的方法,希望能够对大家有所帮助。
显然,在 Python 中,列表 * N 中的 * 运算符为重复操作,将列表中的每个元素重复 N 次。
二分查找,也称为折半查找,是指在有序的数组里找出指定的值,返回该值在数组中的索引。
首先要说一些废话: 之前我已经有博客写过golang的垃圾回收相关的内容,虽然很简略,但是涵盖了整体的流程,现在为啥又来写一遍呢?一方面有一些政治(你懂得)因素在里面,一方面最近又再研究。那么问题来了,那么多博客已经写过了它,我怎么把它讲出花来呢?我思前想后,于是想出了几个独特的角度来重新诠释一下golang的垃圾回收。
destruct()、wakeup()、__tostring()–当一个对象被反序列化后又被当作字符串使用时会触发 __toString方法。
列表推导式提供了一个更简单的创建列表的方法。常见的用法是把某种操作应用于序列或可迭代对象的每个元素上,然后使用其结果来创建列表,或者通过满足某些特定条件元素来创建子序列。
如果你的程序运行一次就退出了,你可能体会不到内存管理的重要性。如果你写的程序需要 7x24 小时持续不断地运行,那么内存管理就非常重要,尤其对于重要的服务,不能出现内存泄漏。
当扫描内存中放不下的数据集时,我们要找到一种惰性获取数据项的方式,即按需一次获取一个数据项。这就是迭代器模式(Iterator pattern)。C/C++这种语言并没有在语法层面直接实现迭代器模式,需要手动实现。python直接内置了迭代器模式。 python2.3中正式引入yield关键字,该关键字用来构建生成器(generator),其作用和迭代器一样。 所有生成器都是迭代器,因为生成器完全实现了迭代器接口。 迭代器用于从集合中取出元素;而生成器用于“凭空”生成元素。 不过在python中,大多数时候把迭代器和生成器视为同一个概念。在python3中,现在range()函数返回的是类似生成器的对象,而不在是列表。
这几天领导找我,说我们的H5页面内置了很多链接,这些链接的打开的速度有点慢,你有什么办法可以优化一下么?或者有什么好的方案可以拿出来聊聊,我心想,这提升速度的方案无非就那么几种,我要是优化不好,就目前这就业形势,怕是要把我优化了
在之前的文章当中,我们介绍了多重背包的二进制拆分的解法。在大多数情况下,这种解法已经足够了,但是如果碰到极端的出题人可能还是会被卡时间。这个时候只能用更加快速的方法,也就是今天我们要一起来看的单调优化。
今天的题目题面非常简单,只有一句话,给定一个整数数组,要求返回最小的不在数组当中的正整数。
在之前的 《实战中学习浏览器工作原理》中也接触过选择器的优先级的概念了。这里我们深入了解一下选择器优先级的概念。
1.2 不用clear()清空列表或字典 ----> 把要删除的元素放在新列表里,然后批量删除.
文章目录 1、列表的查询 2、列表的增加 3、列表中的删除 4、列表的修改 5、列表遍历 6、列表的嵌套 7、元组的定义 8、元组的相关操作 9、字典的定义 10、字典的增加 11、字典的删除 12、字典的修改 13、字典的查询 14、字典的遍历 15、集合的定义 16、集合的相关操作 1、列表的查询 index:从左至右查询元素在列表中所处的位置,如果查询到该元素返回其第一次出现所在位置的正向下标,如果不存在则报错 count:查询指定元素在列表中出现的次数 in:查询指定元素是否在列表中 not in:
前面我们学习了很多线性的数据结构,包括数组,栈,队列,链表等,当需要操作其中的元素时,大多时候是通过遍历数据结构来实现的。
前言 前段时间我的一个朋友去面了airwallex,最后做了一道算法题,是个三数之和的变种问题,并且被要求把时间复杂度优化到O(n^2)。恰巧这个问题我之前面顺丰时也做过嘞~😉 题目大概是这样的:给定一个整数数组arr跟一个整数n,判断数组里是否存在三个整数加起来和等于整数n,存在的话返回true,不存在的话返回false。 这道题本身不难,我们可以稍微拿出来说一说。而且不用我们找到所有三个数之和等于给定整数n的情况,岂不是美滋滋? 方案一:直接暴力解决 拿到手我第一反应基本上都是先通过暴力循环解决这个问题
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