Es scheint, dass Codierungstests in Ingenieurinterviews im Ausland durchgeführt werden, und in vielen Fällen besteht die Hauptsache darin, bestimmte Funktionen und Klassen entsprechend dem Thema zu implementieren.
Anscheinend ergreifen viele Ingenieure Maßnahmen auf der Website namens LetCode.
Es ist eine Site, die die algorithmische Leistung trainiert, die dem Codierungstest standhält, der in der frühen Geschichte durchgeführt wird, und es ist ein unvermeidlicher Weg für diejenigen, die eine Karriere bei einem ausländischen Technologieunternehmen aufbauen möchten.
Ich habe es großartig geschrieben, aber ich habe im Moment keine Pläne für ein solches Interview.
Als IT-Ingenieur ist es jedoch besser, die gleiche Algorithmusleistung wie eine Person zu haben. Daher möchte ich das Problem unregelmäßig lösen und die Methode, die ich damals dachte, als Memo aufschreiben.
Ich löse es mit Python3.
Letztes Mal Leet Code Day51 ab Null "647. Palindromic Substrings"
Im Moment priorisiere ich das Medium der 100 beliebtesten Fragen. Easy wurde gelöst. Wenn Sie interessiert sind, gehen Sie bitte zum Tisch.
Twitter Ich mache es.
1351. Count Negative Numbers in a Sorted Matrix
Der Schwierigkeitsgrad ist einfach.
Gegeben ist die Matrix "Gitter" von "m * n". Sowohl die Zeilen als auch die Spalten sind in einem Format sortiert, das keine Erhöhung verursacht. (Das heißt, die Elementwerte werden in dieser Reihenfolge beibehalten oder verringert.)
Das Problem besteht darin, einen Algorithmus zu entwerfen, der die negativen Zahlen zurückgibt, die in diesem "Gitter" existieren.
Example 1:
Input: grid = [[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]] Output: 8 Explanation: There are 8 negatives number in the matrix.
Example 2:
Input: grid = [[3,2],[1,0]] Output: 0 Example 3:
Example 3: Input: grid = [[1,-1],[-1,-1]] Output: 3
Example 4:
Input: grid = [[-1]] Output: 1
import itertools
class Solution:
def countNegatives(self, grid: List[List[int]]) -> int:
count = 0
lists = []
lists = list(itertools.chain.from_iterable(grid))
for i in lists:
if i < 0:
count += 1
return count
# Runtime: 128 ms, faster than 63.80% of Python3 online submissions for Count Negative Numbers in a Sorted Matrix.
# Memory Usage: 14.9 MB, less than 20.02% of Python3 online submissions for Count Negative Numbers in a Sorted Matrix.
Es ist so. Nun, ich denke, Sie können sich vorstellen, jedes Element vorerst mit einer for-Anweisung zu versehen.
Einige Personen sind jedoch möglicherweise nicht so vertraut mit itertools.chain.from_iterable. Es ist nicht?
Ein weiterer Konstruktor für chain (). Empfängt verkettete Eingaben von einem iterierbaren Argument, das verzögert ausgewertet wird. Diese Funktion entspricht in etwa dem folgenden Code:
def from_iterable(iterables): # chain.from_iterable(['ABC', 'DEF']) --> A B C D E F for it in iterables: for element in it: yield element
Wie Sie in der offiziellen Dokumentation sehen können, funktioniert es wie oben.
Chain () hat übrigens die folgende Erklärung.
>
itertools.chain(*iterables)
Erstellen Sie einen Iterator, der alle Elemente der ersten Iterable, dann alle Elemente der zweiten Iterable und alle Elemente der Iterable zurückgibt. Es wird verwendet, wenn aufeinanderfolgende Sequenzen als eine Sequenz behandelt werden. Ungefähr gleichbedeutend mit:
> ```Python
def chain(*iterables):
# chain('ABC', 'DEF') --> A B C D E F
for it in iterables:
for element in it:
yield element
Was ist der Unterschied! Vielleicht aber Einführung von chain, chain.from_iterable (um die itertools von Python zu beherrschen) Es wird in diesem Artikel gut erklärt, und ich werde es vorstellen, weil es schneller ist, darauf zu verweisen.
Das Gute an Python ist, dass Sie es genießen können.
Um die Geschichte zu ändern, nahm ich an einer Python-Lernsitzung teil (online). Ich habe zum ersten Mal seit langer Zeit wieder an der Lernsitzung teilgenommen, es hat also mehr Spaß gemacht und das Update hat sich verzögert. Ich werde einen Artikel darüber schreiben (wahrscheinlich Sphinx), also schauen Sie bitte.
Bis hierher für diese Zeit. Danke für deine harte Arbeit.
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