python算法面试题总结

2021-04-26 10:27

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标签:作用域   方法   param   yield   tar   ISE   epc   _id   str   

各种类型的算法

import copy
# def num():
# return [lambda x, i=i: x*i for i in range(4)]
# print([m(2) for m in num()])
# M(2)是取值得2倍 这个问题涉及到了Python的闭包及延时绑定的知识(Python作用域)。
# 在Python核心编程里,闭包的定义如下:
# 如果在一个内部函数里,对外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认定是闭包。
# 总结为三点:
# 1、是一个内嵌函数
# 2、对外部函数变量引用
# 3、外部函数返回内嵌函数
# 简单的闭包例子:
# def counter(start_at=0):
# count = [start_at]
# def incr():
# count[0] += 1
# return count[0]
# return incr
# 上面的那道题,可以写成这样:
# def func():
# fun_list = []
# for i in range(4):
# def foo(x):
# return x*i
# fun_list.append(foo)
# return fun_list
# for m in func():
#   print m(2)
# func()是一个包含四个函数的列表:
# [, , , ]
# 当我们执行 m(2) 时,运行到foo()内部函数,发现变量 i 并不是foo()中的变量,于是就到外部函数func中寻找变量 i ,但此时外部的 for 已经循环完毕,最后的 i =3 。所以,每次
# 执行m(2),i 的值都是 3 ,因此,最终结果会是 [6, 6, 6, 6] 。
# 当在foo()中添加 i=i 后,即:
# def func():
# fun_list = []
# for i in range(4):
# def foo(x, i=i):
# return x*i
# fun_list.append(foo)
# return fun_list
# for m in func():
#   print m(2)
# 这样的话,for循环执行时,就已经把 i(0, 1, 2, 3) 的值传给了foo()函数,此时的 i 已经是foo()函数的内部变量,运行到foo()函数时,就不会到外部函数寻找变量 i ,直接运行



# def num():
# return [lambda x: i * x for i in range(4)]
# print([m(1) for m in num()])
#
#
#
# def num():
# return (lambda x: i * x for i in range(4))
# print([m(2) for m in num()])




# 给定
# nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
# # 因为
# nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9
# # 所以返回
# [0, 1]




# todo 任务
# todo 也可以理解为to do to do 是将要做的事情,还没做的事情


# def get_list_values(nums, values):
# """
# :param nums传过来的list
# :param values 和为9
# :returns 索引
# """
#
# for i in nums:
# a = (values - i) # 算出差值减少一次for循环
# j = nums.index(i)
# try:
# k = nums.index(a)
# if j # print(j, k)
# except:
# if a == 0:
# print(j)
#
#
# if __name__ == ‘__main__‘:
# get_list_values([7, 2, 6, 9, 11, 15], 11)
#
# def get_list_values(nums,values):
# """
# :param nums传过来的list
# :param values 和为9
# :returns 索引
# """
# for i in nums:
# a=(values-i)#算出差值减少一次for循环
# j=nums.index(i)
# if a!=0: #值为不为9
# if a in nums: #in的时间复杂度为1
# k=nums.index(a)
# if j# print(j,k)
# else:
# print(j)
#
# if __name__ == ‘__main__‘:
# get_list_values([7,2,6,9,11,15],11)



# def get_index(nums, target):
# """
# :param nums:传的参数列表
# :param target:目标值
# :return:索引值列表
# """
# index_dict={
#
# }
# for index,num in enumerate(nums):
# tem=target-num
# tem_index=index_dict.get(tem,‘‘)
# if tem_index:
# print(tem_index,index)
# # return [tem_index,index]
# else:
# index_dict[num]=index
#
# if __name__ == ‘__main__‘:
# pp = get_index([2, 4, 5, 8, 1, 11, 4, 15, 7], 9)
# print(pp)





# 判断一个整数是否是回文数。回文数是指正序(从左向右)和倒序(从右向左)读都是一样的整数。
# 示例 1:
# 输入: 121 输出: true
# 示例 2:
# 输入: -121 输出: false 解释: 从左向右读, 为 -121 。 从右向左读, 为 121- 。因此它不是一个回文数。
#
# 示例 3:
# 输入: 10 输出: false 解释: 从右向左读, 为 01 。因此它不是一个回文数。



# def rev(num):
# """
# :param num:
# :return:
# """
# n=str(num)
# if num == int(n[::-1]):
# return True
# else:
# return False
#
# if __name__ == ‘__main__‘:
# a=rev(111)
# print(a)

# k = [1,2,3,4,5]
# n=copy.copy(k)
# print(f‘{k}‘)
# print(f‘{n}‘)
# print(‘-----------‘)
# k[3].append(‘231‘)
# print(f‘{k}‘)
# print(f‘{n}‘)



# 正常逻辑的深拷贝浅拷贝
# k=[1,2,3,4,[‘a‘,‘b‘]]
# c=copy.copy(k)
# k[4].append(‘c‘)
# print(k,c)
# print(k)
# print(id(k[4]))

# f=copy.deepcopy(k)
# print(id(k[4]),id(c[4]),id(f[4]))




## 迭代器:
# class FeiBo():
# def __init__(self,n):
# self.a = 1
# self.b = 1
# self.c = 0
# self.n = n
#
# def __iter__(self):
# return self
#
# def __next__(self):
# if self.c # r = self.a
# self.a,self.b = self.b, self.a+self.b
# self.c+=1
# return r
# else:
# raise StopIteration
#
# f=FeiBo(9)
# for i in f:
# print(i)
#
# ## 生成器:
#
# def FeiBo(n):
# a=1
# b=1
# for i in range(n):
# yield a
# a,b=b,a+b
# f=FeiBo(10)
# for i in f:
# print(i)


# 在一个长度为n的数组nums里的所有数字都在0-n-1的范围内,请找出数组中任意一个重复的数字

# class Son:
# def fint(self,nums: list[int]) -> int:
# dict={}
# for i in nums:
# if dict.get(i,‘‘):
# return i
# else:
# dict[i]=1
# if __name__ == ‘__main__‘:
# fint[2,3,4,5,2,2,3]

def grt_nums(nums):
"""
:param nums: 传的值
:return: 返回重复的数
"""
for i in nums:
a= nums.count(i)
if a >=2:
print(a)
if __name__ == ‘__main__‘:
grt_nums([2,3,4,5,2,2,3,3])


‘‘‘
Stack() 创建一个新的空栈
push(item) 添加一个新的元素item到栈顶
pop() 弹出栈顶元素
peek() 返回栈顶元素
is_empty() 判断栈是否为空
size() 返回栈的元素个数
‘‘‘
 
# class Stack:
# def init(self):
# #设定一个空栈
# self.stack = []
# def push(self,item):
# self.stack.append(item)
# def pop(self):
# #栈的特性 尾部删除,尾部添加
# if self.stack ==[]:
# return None
# else:
# self.stack.pop(-1)
# def peek(self):
# #返回栈顶元素
# if self.stack ==[]:
# return None
# else:
# return self.stack[-1]
# def is_empty(self):
# # 判断是否为空
# return self.stack ==[]
# def size(self):
# #返回栈内元素的个数
# return len(self.stack)
 
 
# def get_num(par_str):
# """
# :param par_str: 字符串
# :return: num
# """
# par_list = par_str.split(‘ ‘)
#
# # print([i for i in par_list if i])
# # for i in par_list:
# # if "" in par_list:
# # par_list.remove("")
# # print(par_list)
# if __name__ == ‘__main__‘:
# get_num(‘hello, python hello , world‘)
 
 
# 字符串相乘
# 给定两个以字符串形式表示的非负整数 num1 和 num2,返回 num1 和 num2 的乘积,它们的乘积也表示为字符串形式
# 示例 :
# 输入: num1 = "123", num2 = "456"
# 输出: "56088"
 
# def cheng(num1,num2):
# i1=""
# i2=""
# for i in num1:
# if i.isdigit():
# i1+=i
# for j in num2:
# if j.isdigit():
# i2+=j
# str1=str(int(i1)*int(i2))
# return str1
# if __name__ == ‘__main__‘:
# print(cheng(‘1122a‘,‘a133221aaaa‘))
 
# def chong(llist):
# for index,i in enumerate(llist):
# i.get(i,"")
#
#
# if __name__ == ‘__main__‘:
# print(chong([1,2,3,4,5,3,2]))
 
# from selenium import webdriver
# from selenium.webdriver.chrome.options import Options
#
# chrome_options = Options()
# # chrome_options.add_argument(‘--headless‘) #不显示界面头等信息
# # chrome_options.add_argument(‘--disable-gpu‘)
# browser = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)
# browser.get("http://chinafoods.com.cn/")
# browser.find_element_by_id(‘sybm‘).send_keys("123456")
# browser.find_element_by_name("btncx").click()
 

python反转字符串

‘‘‘第一种:使用字符串切片‘‘‘
s = ‘Hello World‘
print(s[::-1])  # dlroW olleH

‘‘‘第二种:使用列表的reverse方法‘‘‘
l = list(s)
l.reverse()
print( "".join(l) )   # dlroW olleH

‘‘‘第三种:使用reduce‘‘‘
from functools import reduce
result = reduce(lambda x,y:y+x,s)
print( result )      # dlroW olleH

python算法面试题总结

标签:作用域   方法   param   yield   tar   ISE   epc   _id   str   

原文地址:https://www.cnblogs.com/zjldeboke/p/13254164.html


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