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看板Tech_Job
作者wheels
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[心得] Leetcode 刷題解答與 Python 3 小技巧分享

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最新2021-07-27 08:39:00
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※ [本文轉錄自 Soft_Job 看板 #1W-eklPU ] 嗨,大家週末愉快! 不知道還記不記得之前小弟有分享面試 Google TW SWE 的心得, 最後有提到小弟當初有發願,如果順利進去要把過去寫過題目留存的解答整理分享出來, 最近終於施工完了,提供給有需要的人可以自由取用。 這份解答內涵蓋了 781 題的 Python 3 解法(太早期刷的題目就沒留解法了 QQ), 寫這些解答的目的是為了還願並且回饋給還在努力的板友, 唯一的使用限制就是請不要拿來作商業用途,讓知識無償分享出去,感謝大家。 https://www.notion.so/lenchen/LeetCode-47d625b874894484af7c055b024b9817 內容主要分成四大類, 1. 資料結構 主題涵蓋常用於 Leetcode 內解題的資料結構, 較常見的:Array/String, Matrix, Linked List, HashSet/Map, Stack, Queue, Heap 較高階的:DSU, Trie, BIT 還有偶爾會用到 Deque 跟 sortedcontainers,但數量比較少就沒特別分類。 2. 演算法 這邊其實是我自己的歸類,不一定只有這些 XD 內容涵蓋有: greedy, multiple pointers, sliding window, sort, DFS/BFS, backtracking, sweep line, rolling sum, binary search, dynamic programming, minimax 有趣的是這邊沒列 divide and conquer 這個經典分類, 因為好像幾乎沒遇到過哪題是只能使用 divide and conquer 解的, 所以就沒有讓它自成一個分類了。 但若有題目也可以用 divide and conquer 解的話, 我也有寫下來,所以還是可以再自行了解下。 3. 圖 圖相關的問題因為太經典所以自成一個主題, 整理了我所遇到的常見圖論演算法,還有 topological sort 的兩種方式, 最重要的是 tree 相關的分類也包含在這一部分內。 4. 其他 數學、隨機、位元操作相關的題目都會在這裡。 大致上就分這四個部分,每個解答底下都有一行字總結這題的解題概念, 因為跨越了兩年半所以 coding style 可能也有些不一樣, 但保證其中 99% 的內容都是我親手一個個字元打出來的, 希望能幫助到有需要的人 :) 另外順便再分享一些我覺得使用 Python 3 刷題時可以用的一些小技巧, 可以讓你的 code 變得更精簡,大家可以看看然後挑自己喜歡的來使用: 1. 用 next 搭配 generator comprehension 來獲取第一個滿足條件的元素, 像是 next(ele for ele in arr if ele > 0),就可以拿到 arr 中的第一個正數。 2. 解對稱性題目時,可以把引數調換 call 一次,減少重複的 code,像是: def foo(a, b): if a > b: return foo(b, a) ... 就可以讓你接下來維持在 a <= b 的前提下繼續寫 code,或者直接 swap 引數也可以: def foo(a, b): if a > b: a, b = b, a ... 3. python dict 可以使用 tuple 作 multikey,像是 d[k1, k2, k3], 如此一來就不用巢狀 dict 了(d[k1][k2][k3]) 4. 可以使用 unpacking 來抽取出需要的參數,像是: A = [1, 2, 3, 4, 5] foo, *B, bar = A 可以得到 foo == 1, B == [2, 3, 4], bar == 5 另外還可以用巢狀 unpacking, 像是 for i, (a, b) in enumerate(pairs): 就超級常用。 5. Python 3.8 跟 3.9 有多了一些不錯的東西, 像是 3.8 的 assignment expression(:=) 跟 3.9 的 dict shallow merge(|) 都有機會可以讓 code 更精簡。 6. 有些 matrix 或是 grid 的題目,兩個 dimension 長度有可能為 0, 可以用 if not any(matrix): return xxx 來處理(感謝 Stefan Pochmann) 7. in 也會消費 iterator, 所以如果想知道某個 str s2 是不是另一個 str s1 的 subsequence 可以這麼做, I = iter(s1) return all(c in I for c in s2) (再次感謝 Stefan Pochmann) 8. 想要測兩個數是不是同正負可以用 (a > 0) is (b > 0),記得事先檢查 0 板友提供 (credit to @pig2014): a ^ b > 0 更好 9. 想要攤平巢狀 list 可以用 sum(L, []) <- 不建議!途中 list 會一直重新 alloc (credit to @coquelicot) 參考 stack overflow:https://bit.ly/3rz8UqH 建議的替代: 9.1. list comprehension: A = [ele for sub in arr for ele in sub] 9.2. itertools: A = list(itertools.chain.from_iterable(arr)) 9.3. reduce: A = functools.reduce(operator.iconcat, arr, []) 10. 某些要提供 factory function 的地方,可以遞迴給自己,像是: trie = lambda: collections.defaultdict(trie) 11. itemgetter 在某些需要 key 的 builtin function 很好用,像是: sorted(A, key=itemgetter(1)),等同於寫 key=lambda x: x[1] 12. 因為 Python list 提供 negative indexing, 在某些情況可以用 ~i 來獲得對應於 i 的反向 indexing,像是: for i in range(len(A)): A[i] += xxx # A[0], A[1], A[2] , ... A[~i] += ooo # A[-1], A[-2], A[-3], ... 大概就是這些東西了吧,這些技巧有些人喜歡有些人不喜歡, 我覺得沒有對錯啦,就挑自己覺得不錯的用吧 XD happy coding! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.161.76.160 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1627032495.A.65E.html

220 則留言

※ 轉錄者: wheels (118.161.76.160 臺灣), 07/23/2021 17:28:45
※ 編輯: wheels (118.161.76.160 臺灣), 07/23/2021 17:29:11

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