我自认为自己 Python 学的还行,工作中已经使用它实现了很多功能,直到今天我学习了景霄大神 Python 的课程,才发现,自己学习到的,仅仅是皮毛而已。
编写一个函数,其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式给出。 不要给另外的数组分配额外的空间,你必须原地修改输入数组、使用 O(1) 的额外空间解决这一问题。 你可以假设数组中的所有字符都是 ASCII 码表中的可打印字符。 具体题目链接
给你一个有序数组 nums ,请你 原地 删除重复出现的元素,使每个元素 只出现一次 ,返回删除后数组的新长度。
在学习和分析算法时,时间复杂度和空间复杂度是两个关键概念。它们帮助我们评估算法的性能和资源使用情况。本篇博客将为你介绍时间复杂度和空间复杂度的概念,并通过 Python 示例代码演示它们的应用。
Given a linked list, determine if it has a cycle in it. Follow up: Can you solve it without using e
题目要求从一个有序数组 nums 中,原地删除重复出现的元素,使得每个元素只出现一次。返回删除后数组的长度。不能使用额外的数组空间,使用 O(1)空间复杂度。
简洁、优雅的URL 模式在高质量的Web 应用中是一个非常重要的细节。Django 允许你任意设计你的URL,不受框架束缚。
https://leetcode-cn.com/problems/remove-duplicates-from-sorted-array/
对于高质量的Web 应用来说,使用简洁、优雅的URL 模式是一个非常值得重视的细节。Django 让你随心所欲设计你的URL,不受框架束缚。
命名空间包是对相关的包或模块进行分组的一种方法,通常是一个被忽略的功能,它对于在较大的项目中构建打包生态系统非常有用。 如果你的应用组件的开发、打包和版本化都是独立的,但仍然希望从同一个命名空间访问它们,那么命名空间包特别有用,它有利于明确每个包所属的组织或项目。 例如,假设有一个 Acme 公司,该公司中使用共同的 acme 命名空间,同时创建通用的 acme 命名空间包作为该组织的其他包的容器。如果 Acme 公司中的某人想要向这个命名空间贡献一个与 SQL 相关的库,那么他需要在 acme 中注册自己新的 acme.sql 包,整个文件结构如下所示:
单词 是由非空格字符组成的字符串。s 中使用至少一个空格将字符串中的 单词 分隔开。
👨🎓作者:Java学术趴 🏦仓库:Github、Gitee ✏️博客:CSDN、掘金、InfoQ、云+社区 🚫特别声明:原创不易,未经授权不得转载或抄袭,如需转载可联系小编授权。 🙏版权声明:文章里的部分文字或者图片来自于互联网以及百度百科,如有侵权请尽快联系小编。 ☠️每日毒鸡汤:这个社会是存在不公平的,不要抱怨,因为没有用!人总是在反省中进步的! 👋大家好!我是你们的老朋友Java学术趴。 第二十章 动态添加属性和方法 20.1 概念 动态语言:运行时可以改变其结构的语言,例如新的函数、
给定一个 m x n 的矩阵,如果一个元素为 0,则将其所在行和列的所有元素都设为 0。请使用原地算法。
经典排序算法和python详解(三):归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序和基数排序
经过四十多天缓慢的刷题,现在进度大概是刷了八十多道 LeetCode 题,最近也在吸取过来人的经验,仍然需要对刷题计划进行调整。
前些日子写过一个关于SyncY:传送门,是perl版本的, 今天推荐这个python版本的,更新到2.1.0版本了.。。 之所以叫syncy为同步客户端,是因为它与"bpcs_uploader","bypy"的区别,就相当于"百度同步盘"与“百度云管家”的区别类似。 SyncY-Python-v2.1.0 root@ip:~/syncy# apt-get install python-pycurl 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信
#python垃圾回收机制详解 一、概述: python的GC模块主要运用了“引用计数(reference counting)”来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上,还可以通过标记清除(mark and sweep)解决容器(这里的容器值指的不是docker,而是数组,字典,元组这样的对象)对象可能产生的循环引用的问题。通过“分代回收(generation collection)”以空间换取时间来进一步提高垃圾回收的效率。 二、垃圾回收三种机制 1、引用计数 在Python中,大多数对象的生命周期都是通过对象的引用计数来管理的, 广义上讲,它也是一种垃圾回收机制,而且是一种最直观最简单的垃圾回收机制。 原理:当一个对象被创建引用或者被复制的时候,对象的引用计数会加一,当一个对象的引用被销毁时,对象的引用计数会减一,当对象的引用计数减为0的时候,就意味着对象已经没有被任何人使用了,可以将其所占用的内存释放了。 虽然引用计数必须在每次分配和释放内存的时候加入管理引用计数的这个动作,然而与其他主流垃圾收集机制相比, 最大的一个优点是实时性, 及任何内存,一旦没有指向他的引用,就会立即被回收,其他的垃圾回收机制必须在某种特殊条件下(内存分配失败)才能进行无效内存的回收。 执行效率问题: 引用计数机制带来的维护引用计数带来的额外操作与python运行中所运行的内存分配和释放,引用赋值的次数是成正比的。相比其他机制,比如“标记-清除”,“停止-复制”,是一个弱点,因为这些技术所带来的操作基本上只是与待回收的数量有关。 引用计数还存在的一个致命的弱点是循环引用,这使得垃圾回收机制从来没有将引用计数包含在内。这就需要我们用新的方法了, 即标记清除。 2、标记清除 标记清除主要是用来解决循环引用产生的问题的,循环引用只会在容器对象中才会产生,比如数组、字典、元组等,首先是为了追踪对象,需要每个容器对象维护两个额外的指针,用来将容器对象组成一个链表,指针分别指向前后两个容器对象,这样就可以将对象的循环引用环摘除,就可以得出两个对象的有效计数。 问题说明: 循环引用可以使得一组对象的引用计数不是0, 然而这些对象实际上并没有被外部对象所引用,这就意味着不会再有人使用这组对象, 应该回收这组对象所占用的内存空间,然而由于相互引用的存在,每一个对象的引用计数不为0,因为这些对象所占用的内存永远不会被释放。比如下面的代码:
今天依旧是一道简单难度的题目, 腾讯校招精选的 50 题简单难度部分即将完结, 继续加油吧
构造二叉树是一个常见的二叉树考点,相比于直接考察二叉树的遍历,这种题目的难度会更大。截止到目前(2020-02-08) LeetCode 关于构造二叉树一共有三道题目,分别是:
写程序很重要的一点是选择合理的数据结构,不合适的数据结构在如今高性能计算机盛行的情况下,小数据量体现不出什么来,但是在超大数据的时候, 你所面临的困境将会无穷的放大。 在python里主要的数据结构,也就是内置数据结构,包括了列表,元组,字典以及集合。这四种数据结构分别具有不同的特性,影响着python的方方面面。 列表和元组类似于C的数组,但是不同的是,列表是动态的数组,具有着增删改查的操作,元组是静态的数组,本身是不可变的(除非里面包含了可变的容器类) 。那python为啥还要实现元组呢?按照python之禅所述,Special cases aren't special enough to break the rules...There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这是因为元组可以缓存于python的运行环境,在每次使用元组时我们都无需去访问内核分配内存,元组和列表代表着两种不同的方式,元组是一个不会改变事物的多种属性,而 列表是保存多个相对独立的对象的集合。 列表的搜索,如果在已知次序的情况下,使用二分法效率会变得很好,但是如前言所述,在相对独立的对象的数据集合中,有序是比较少见的情况,这意味着对列表的搜索 在python内部结构就只能是遍历。python的内建排序不是如《python源码剖析》所述是快速排序,而是Tim排序,这个排序是google发明的,可以在最好的情况下实现O(n)的复杂度排序 ,在最坏的情况下也有O(log(n))。对于数据的搜索, def b_search(i, haystack): imin, imax = 0, len(haystack) while True: if imin > imax: return -1 mid = (imin + imax) // 2 if haystack[mid] > i: imax = mid elif haystack[mid] < i: imin = mid + 1 else: return mid python的二分搜索实现很简单,因为你不需要再考虑内存溢出以及安全性,这些python已经帮你做好了。还有和二分搜索相似的,就是二叉搜索树。至于如果你不想自己实现 你可以选择bisect模块帮你解决这个问题。 元组因为其的不可改变性,对于列表为了其可变性牺牲的额外的内存以及使用它们进行的额外的计算,元组就内存消耗和速度就快的多了。并且小元组在申请了内存后也就是 不会返还给系统,还留待未来使用,在接下来需要新元组时就不需要向系统申请内存了。 下面看看字典和集合,字典在很多语言内都有实现,也就是映射,属于key-value的一种,在python里集合也是类似字典的结构,只不过没有了value,只有key了。 字典和集合的查询无需遍历,只需要计算散列函数就可获得其值,但这也意味着这两种数据结构会占用更大的内存,而且O(1)的复杂度也取决于散列函数的计算复杂度。 字典插入时,会计算键的散列值,理想的散列函数对应的键应该是就是整数,不会出现任何形式的冲突。计算出散列值后,很重要的一点要计算掩码,来得知value应该存放的 位置。对于冲突的处理,python使用的是开放定址法,会在一个数组里不断‘嗅探’,获得空的内存空间。当然,在字典的内存不够用时,自然会申请空间,这意味着我们需要重新散列值和 掩码。 所以,每种数据结构都有其不同的特性,所以这也意味着选择一个良好的数据数据会使得你的代码效率快上不少。
个人觉得昨天的这个题很经典.大家可以此题为基础练习多种算法思想, 为以后学习算法打基础.参考其它大佬的解法, 整理了2个不错的思路, 方便大家参考.
今天负能量满满、累到爆炸,唯一值得欣慰的是要刷的两道题都是简单题目,而且还都能取巧(虽然取巧便违背了题目的初衷)。
https://leetcode-cn.com/problems/remove-element/
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/137267.html原文链接:https://javaforall.cn
编写一个函数,其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式给出。
算法是解决问题的一系列清晰而有序的步骤。它是一种精确定义的计算过程,接受一些输入并产生输出。算法可以用于各种计算任务,包括排序、搜索、图形处理、机器学习等。
对列表进行反序是一个很常见的操作, 但python反向切片的玩法实在是非常简洁, 让人无法拒绝, 其实对某一数据结构进行"反向"是一个很有意思的操作, 比如对二叉树进行反序明星程序员被Google挂掉的故事, 还有google著名的 在不使用额外空间的前提下, 对句子内的单词进行反序的问题, 比如将This is a pen 反向为 pen a is This
大家好,我是来自于「华为」的「程序员小熊」。今天给大家带来一道与「数组」相关的题目,这道题同时也是字节、微软和亚马逊等互联网大厂的面试题,即力扣上的第 88 题-合并两个有序数组。
内存不足是项目开发过程中经常碰到的问题,我和我的团队在之前的一个项目中也遇到了这个问题,我们的项目需要存储和处理一个相当大的动态列表,测试人员经常向我抱怨内存不足。但是最终,我们通过添加一行简单的代码解决了这个问题。
月初公众号上给大家送了10本书,有5本是用抽奖助手抽的,大家可以在抽奖助手上查看。
大家好,我是「程序员小熊」,就职于华为。今天给大家带来一道与数组相关的题目,这道题同时也是脸书和彭博的面试题,即力扣上的第283题-移动零。
先来构思一下实现过程中的算法设计,这里我们可以把算法分为两个主要步骤:第一步就是利用哈希表快速检测并去掉重复的URL;第二步就是利用布隆过滤器进一步减少存储需求。具体的算法设计核心步骤如下所示:
基于方法一的原理,我们可以使用单一指针的方法来解决,首先,先遍历一次链表,来获取链表长度,其次,再遍历一遍,来获取链表的中间节点;
在过去的几年里,无服务器已经引起了很多关注, 许多财富500强公司纷纷开始在生产中使用无服务器架构,它只是比以往更受欢迎。虽然无服务器提供了很多好处,但是由于新的计算模式使得开发人员改变了观点,因此很多人还没有进行切换。
大家好,我是「程序员小熊」,就职于「华为」。今天给大家带来一道与数组相关的题目,这道题同时也是脸书和彭博的面试题,即力扣上的第 283 题-移动零。
没想到在今年上个月的时候,群里又有人提了同样的问题(我在讨论结束后才看到),而且最终都找到了 stackoverflow 上一个同样的问题:
链接:https://leetcode.cn/problems/binary-search/description/
给定一个非空整数数组,除了某个元素只出现一次以外,其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。
Python 支持通过 eval 函数执行字符串命令,本文记录相关内容。 eval eval() 函数用来执行一个字符串表达式,并返回表达式的值。 语法 以下是 eval() 方法的语法: eval(expression[, globals[, locals]]) 参数 expression – 表达式。 globals – 变量作用域,全局命名空间,如果被提供,则必须是一个字典对象。 locals – 变量作用域,局部命名空间,如果被提供,可以是任何映射对象。 示例 a="[1,2,3,4,5]"
在计算机科学中,排序是一项基本的任务,而归并排序( Merge Sort )是一种著名的排序算法,它具有稳定性和良好的时间复杂度。本文将介绍归并排序的基本原理,然后深入探讨如何进行优化以及如何应用归并排序进行外部排序。
来源 | https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
变量赋值有两种方式:按值传递、按"指针"传递(指针也常称为"引用")。不同的编程语言赋值的方式不一样,例如Python是按"指针"传递的,Go是按值传递的。
给定一个数组 nums 和一个值 val,你需要原地移除所有数值等于 val 的元素,返回移除后数组的新长度。
来源:https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
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