当前位置: 首页 > news >正文

牛客网刷题笔记131111 Python实现LRU+二叉树先中后序打印+SQL并列排序

从学校步入职场一年多,已经很久没刷过题了,为后续稍微做些提前的准备,还是重新开始刷刷题。
从未做过计划表,这回倒是做了个计划表,希望能坚持吧。
刷题比较随性且量级不大,今天就写了2个算法+2个sql,sql感觉都相对简单且题库没什么好写的,后续考虑将sql的刷题计划改为对理论知识的回温。

算法题牛客网NC93 LRU实现

题目如下:

设计LRU(最近最少使用)缓存结构,该结构在构造时确定大小,假设大小为 capacity ,操作次数是 n ,并有如下功能:
1、Solution(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
2、get(key):如果关键字 key 存在于缓存中,则返回key对应的value值,否则返回 -1 。
3、set(key, value):将记录(key, value)插入该结构,如果关键字 key 已经存在,则变更其数据值 value,如果不存在,则向缓存中插入该组 key-value ,如果key-value的数量超过capacity,弹出最久未使用的key-value。
要求get跟set的时间复杂度只能为O(1)。

虽然很久没刷题,但好像没有以前那种从未刷过题第一次写不知从何下手的感觉,倒是很顺畅地就写出来了。写完看了一下以往写过的历史记录,发现以前也写过这道题只是题目有所变动,但感觉现在写的更加简洁易懂一些。思路如下:

题目要求写一个LRU的缓存结构,最直接的想法就是用一个字典作为载体,对get与set进行对应的配置:
1、get():每次get操作,如果字典中存在key值,先将value取出后进行删键操作,再重新插入key值进行赋值,同时返回value;若不存在直接返回-1即可。这样子可以保证只要触发get操作,这个key值也会是最近被用过的。
2、set():分为三种情况处理
1)存在key值,与get操作类似,先删键再重新赋值;
2)不存在key值,但字典大小未超过缓存容量要求,这种最简单直接插入新的键值;
3)不存在key值,且字典大小超过缓存容量要求,这种要处理也很容易,取出字典最早,也就是最久没有被用到的键进行删除,可以通过将键值取成列表后取第一个来解决,然后再插入新键值。

代码:

class Solution:def __init__(self, capacity: int):# write code hereself.capacity = capacityself.result = dict()def get(self, key: int) -> int:# write code hereif key in self.result.keys():output = self.result[key]del self.result[key]self.result[key] = outputreturn outputelse:return -1def set(self, key: int, value: int) -> None:# write code hereif key in self.result.keys():## key值存在,移除后重新插入del self.result[key]self.result[key] = valueelif len(self.result.keys()) < self.capacity:## 缓存大小未超过容量的情况下,插入赋值self.result[key] = valueelse:## key值不存在且缓存大小超过容量# self.result.popitem()del_key = list(self.result.keys())[0]del self.result[del_key]self.result[key] = value# print(list(self.result.keys()))# Your Solution object will be instantiated and called as such:
# solution = Solution(capacity)
# output = solution.get(key)
# solution.set(key,value)

算法题牛客网NC45 二叉树先中后序打印

这个题其实写过,题目还是比较简单的,思路就是直接按先序、中序、后序的需求取值即可。题目如下:

给定一棵二叉树,分别按照二叉树先序,中序和后序打印所有的节点。
数据范围: n ∈ [ 0 , 1000 ] n\in[0,1000] n[0,1000],树上每个节点的val值满足#val\in[0,100]#
要求:空间复杂度O(n),时间复杂度O(n)

代码:

# class TreeNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.left = None
#         self.right = None
#
# 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
#
# 
# @param root TreeNode类 the root of binary tree
# @return int整型二维数组
#
class Solution:def threeOrders(self , root: TreeNode) -> List[List[int]]:# write code herepreList = []midList = []lastList = []def preOrder(curNode, leftNode, rightNode):if curNode:preList.append(curNode.val)if leftNode:preOrder(leftNode, leftNode.left, leftNode.right)if rightNode:preOrder(rightNode, rightNode.left, rightNode.right)def midOrder(curNode, leftNode, rightNode):if leftNode:midOrder(leftNode, leftNode.left, leftNode.right)if curNode:midList.append(curNode.val)if rightNode:midOrder(rightNode, rightNode.left, rightNode.right)def lastOrder(curNode, leftNode, rightNode):if leftNode:lastOrder(leftNode, leftNode.left, leftNode.right)if rightNode:lastOrder(rightNode, rightNode.left, rightNode.right)if curNode:lastList.append(curNode.val)if root:preOrder(root, root.left, root.right)midOrder(root, root.left, root.right)lastOrder(root, root.left, root.right)print([preList, midList, lastList])return [preList, midList, lastList]

MYSQL牛客网256 返回三次以上相同积分的情况

题目:

在这里插入图片描述
比较简单,直接groupby即可,稍微注意要按升序排序,所以指定的ASC。代码如下:

select number
from (select number, count(1) as cnt from grade group by number) t1
where cnt >= 3
order by number asc

MYSQL牛客网257 通过的题目排名

题目:

在这里插入图片描述

题目本身不难,这里主要记录下三种排序函数用法row_numberrankdense_rank

  1. row_number(): 不存在并列的情况,用法 row_number() over(partition by xx1 order by xx2 desc/asc) as rnk,假如用在本题,则id为1、6的排名会分别为2、3,不出现并列排名的情况 。
  2. rank(): 存在并列的情况,但并列后的顺序会出现跳过的情况。假如用在本题,则id为1、6的排名均为2,但id为2的排名会为4。
  3. dense_rank(): 存在并列的情况,且并列后的顺序正常排序。即为题目要求的顺序。

这里注意一点,本题只根据number排序,所以不用partition by。代码如下:

select *, dense_rank() over (order by number desc) as t_rank
from passing_number
order by t_rank asc, id asc

相关文章:

牛客网刷题笔记131111 Python实现LRU+二叉树先中后序打印+SQL并列排序

从学校步入职场一年多&#xff0c;已经很久没刷过题了&#xff0c;为后续稍微做些提前的准备&#xff0c;还是重新开始刷刷题。 从未做过计划表&#xff0c;这回倒是做了个计划表&#xff0c;希望能坚持吧。 刷题比较随性且量级不大&#xff0c;今天就写了2个算法2个sql&#x…...

TCP网络编程

一)TCP Socket介绍: 1)TCP和UDP有着很大的不同&#xff0c;TCP想要进行网络通信的话首先需要通信双方建立连接以后然后才可以进行通信&#xff0c;TCP进行网络编程的方式和文件中的读写字节流类似&#xff0c;是以字节为单位的流进行传输 2)针对于TCP的套接字来说&#xff0c;J…...

K8S知识点(九)

&#xff08;1&#xff09;Pod详解-结构和定义 一级属性有下面这些&#xff1a;前两个属性是字符串&#xff0c;上面有定义 kind&#xff1a;Pod version&#xff1a;v1 下面的属性是object 还可以继续查看子属性&#xff1a;二级属性 还可以继续查看三级属性&#xff1a; 通…...

el-table实现单选和隐藏全选框和回显数据

0 效果 1 单选 <el-table ref"clientTableRef" selection-change"clientChangeHandle"><el-table-column fixed type"selection" width"50" align"center" /><el-table-column label"客户名称" a…...

香港科技大学广州|智能制造学域机器人与自主系统学域博士招生宣讲会—中国科学技术大学专场

&#x1f3e0;地点&#xff1a;中国科学技术大学西区学生活动中心&#xff08;一楼&#xff09;报告厅 【宣讲会专场1】让制造更高效、更智能、更可持续—智能制造学域 &#x1f559;时间&#xff1a;2023年11月16日&#xff08;星期四&#xff09;18:00 报名链接&#xff1a…...

[P7885][Android13] 解决5G信号良好状态栏信号只有两格的问题

文章目录 开发平台基本信息问题描述解决方法 开发平台基本信息 芯片: 展锐P7885 版本: Android 13 kernel: kernel-5.15 问题描述 最近有一款预研设备使用的是展锐 P7885 的5G 智能模组&#xff1b;经过天线厂调试天线后&#xff0c;各项指标都达到了标准&#xff0c;正常待…...

老版本goland无法调试新版本go问题处理

背景 无法调试1.20版本b 报错如下&#xff1a; No goroutine selected 懒人不想升级goland版本。 处理方法 1.安装最新的dlv工具 go install github.com/go-delve/delve/cmd/dlvlatest 2.找到刚刚安装的dlv工具&#xff0c;并复制 # 位于$GOPATH的bin目录下&#xff0c;如…...

Redis应用之二分布式锁2

一、前言 前一篇 Redis应用之二分布式锁 我们介绍了使用SETNX来实现分布式锁&#xff0c;并且还遗留了一个Bug&#xff0c;今天我们对代码进行优化&#xff0c;然后介绍一下Redisson以及数据库的乐观锁悲观锁怎么用。 二、SetNX分布式锁优化后代码 RedisService.java Inven…...

打印字符(C++)

系列文章目录 进阶的卡莎C++_睡觉觉觉得的博客-CSDN博客数1的个数_睡觉觉觉得的博客-CSDN博客双精度浮点数的输入输出_睡觉觉觉得的博客-CSDN博客足球联赛积分_睡觉觉觉得的博客-CSDN博客大减价(一级)_睡觉觉觉得的博客-CSDN博客小写字母的判断_睡觉觉觉得的博客-CSDN博客纸币(…...

React函数组件的使用(Hooks)

目录 Hooks概念理解 1. 什么是hooks 2. Hooks解决了什么问题 useState 1. 基础使用 2. 状态的读取和修改 3. 组件的更新过程 4. 使用规则 useEffect 1. 理解函数副作用 2. 基础使用 3. 依赖项控制执行时机 4. 清理副作用 Hooks概念理解 本节任务: 能够理解hooks的…...

一篇博客读懂队列——Queue

目录 一、队列的概念和结构 ​二、队列的实现 2.1队列的初始化QueueInit 2.2队列的摧毁QueueDestroy 2.3插入结点QueuePush 2.4删除结点QueuePop 2.5返回队头QueueFront 2.6返回队尾QueueBack 2.7判断队列为空QueueEmpty 2.8统计队列数目QueueSize 一、队列的概念和…...

Effective C++ 系列和 C++ Core Guidelines 如何选择?

Effective C 系列和 C Core Guidelines 如何选择&#xff1f; 如果一定要二选一&#xff0c;我会选择C Core Guidelines。因为它是开源的&#xff0c;有300多个贡献者&#xff0c;而且还在不断更新&#xff0c;意味着它归纳总结了最新的C实践经验。最近很多小伙伴找我&#xff…...

Sandbox: bash(5613) deny(1) file-write-create 错误解决

Showing Recent Errors Only Sandbox: bash(5613) deny(1) file-write-create /Users/xx/Dev/UniappLearn/MSLUniappDemo/Pods/resources-to-copy-MSLUniappDemo.txt image.png 解决方法 build setting搜索ENABLE_USER_SCRIPT_SANDBOXING&#xff0c;YES&#xff08;默认&…...

腾讯云标准型S5服务器五年优惠价格表(4核8G和2核4G)

腾讯云服务器网整理五年云服务器优惠活动 txyfwq.com/go/txy 配置可选2核4G和4核8G&#xff0c;公网带宽可选1M、3M或5M&#xff0c;系统盘为50G高性能云硬盘&#xff0c;标准型S5实例CPU采用主频2.5GHz的Intel Xeon Cascade Lake或者Intel Xeon Cooper Lake处理器&#xff0c;…...

Nginx 是如何解决惊群效应的?

什么是惊群效应&#xff1f; 第一次听到的这个名词的时候觉得很是有趣&#xff0c;不知道是个什么意思&#xff0c;总觉得又是奇怪的中文翻译导致的。 复杂的说&#xff08;来源于网络&#xff09;TLDR; 惊群效应&#xff08;thundering herd&#xff09;是指多进程&#xff…...

【深度学习实验】网络优化与正则化(三):随机梯度下降的改进——Adam算法详解(Adam≈梯度方向优化Momentum+自适应学习率RMSprop)

文章目录 一、实验介绍二、实验环境1. 配置虚拟环境2. 库版本介绍 三、实验内容0. 导入必要的库1. 随机梯度下降SGD算法a. PyTorch中的SGD优化器b. 使用SGD优化器的前馈神经网络 2.随机梯度下降的改进方法a. 学习率调整b. 梯度估计修正 3. 梯度估计修正&#xff1a;动量法Momen…...

如何解决网页中的pdf文件无法下载?pdf打印显示空白怎么办?

问题描述 偶然间&#xff0c;遇到这样一个问题&#xff0c;一个网页上的附件pdf想要下载打印下来&#xff0c;奈何尝试多种办法都不能将其下载下载&#xff0c;点击打印出现的也是一片空白 百度搜索了一些解决方案都不太行&#xff0c;主要解决方案如&#xff1a;https://zh…...

【JVM】类加载器 Bootstrap、Extension、Application、User Define 以及 双亲委派

以下环境为 jdk1.8 两大类 分类成员语言继承关系引导类加载器bootstrap 引导类加载器C/C无自定义类加载器extension 拓展类加载器、application 系统/应用类加载器、user define 用户自定义类加载器Java继承于 java.lang.ClassLoader 四小类 Bootstrap 引导类加载器 负责加…...

读书笔记:彼得·德鲁克《认识管理》第15章 使工作富有成效:工作和过程

一、章节内容概述 不同员工在技术熟练程度、知识掌握程度方面有所不同&#xff0c;但所有工 作本质上都是相同的&#xff0c;为了实现富有成效&#xff0c;需要遵循同样的步骤&#xff0c;划分 为同样的阶段&#xff0c;受到同样的对待&#xff0c;需要分析、综合、控制以及相…...

媒体软文投放的流程与媒体平台的选择

海内外媒体软文&#xff1a;助力信息传播与品牌建设 在当今数字化时代&#xff0c;企业如何在庞大的信息海洋中脱颖而出&#xff0c;成为品牌建设的领军者&#xff1f;媒体软文投放无疑是一项强大的策略&#xff0c;通过选择合适的平台&#xff0c;精准投放&#xff0c;可以实…...

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…...

K8S认证|CKS题库+答案| 11. AppArmor

目录 11. AppArmor 免费获取并激活 CKA_v1.31_模拟系统 题目 开始操作&#xff1a; 1&#xff09;、切换集群 2&#xff09;、切换节点 3&#xff09;、切换到 apparmor 的目录 4&#xff09;、执行 apparmor 策略模块 5&#xff09;、修改 pod 文件 6&#xff09;、…...

线程同步:确保多线程程序的安全与高效!

全文目录&#xff1a; 开篇语前序前言第一部分&#xff1a;线程同步的概念与问题1.1 线程同步的概念1.2 线程同步的问题1.3 线程同步的解决方案 第二部分&#xff1a;synchronized关键字的使用2.1 使用 synchronized修饰方法2.2 使用 synchronized修饰代码块 第三部分&#xff…...

STM32标准库-DMA直接存储器存取

文章目录 一、DMA1.1简介1.2存储器映像1.3DMA框图1.4DMA基本结构1.5DMA请求1.6数据宽度与对齐1.7数据转运DMA1.8ADC扫描模式DMA 二、数据转运DMA2.1接线图2.2代码2.3相关API 一、DMA 1.1简介 DMA&#xff08;Direct Memory Access&#xff09;直接存储器存取 DMA可以提供外设…...

C++ 求圆面积的程序(Program to find area of a circle)

给定半径r&#xff0c;求圆的面积。圆的面积应精确到小数点后5位。 例子&#xff1a; 输入&#xff1a;r 5 输出&#xff1a;78.53982 解释&#xff1a;由于面积 PI * r * r 3.14159265358979323846 * 5 * 5 78.53982&#xff0c;因为我们只保留小数点后 5 位数字。 输…...

微信小程序云开发平台MySQL的连接方式

注&#xff1a;微信小程序云开发平台指的是腾讯云开发 先给结论&#xff1a;微信小程序云开发平台的MySQL&#xff0c;无法通过获取数据库连接信息的方式进行连接&#xff0c;连接只能通过云开发的SDK连接&#xff0c;具体要参考官方文档&#xff1a; 为什么&#xff1f; 因为…...

MySQL中【正则表达式】用法

MySQL 中正则表达式通过 REGEXP 或 RLIKE 操作符实现&#xff08;两者等价&#xff09;&#xff0c;用于在 WHERE 子句中进行复杂的字符串模式匹配。以下是核心用法和示例&#xff1a; 一、基础语法 SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name REGEXP pattern; …...

Spring AI与Spring Modulith核心技术解析

Spring AI核心架构解析 Spring AI&#xff08;https://spring.io/projects/spring-ai&#xff09;作为Spring生态中的AI集成框架&#xff0c;其核心设计理念是通过模块化架构降低AI应用的开发复杂度。与Python生态中的LangChain/LlamaIndex等工具类似&#xff0c;但特别为多语…...

基于Java Swing的电子通讯录设计与实现:附系统托盘功能代码详解

JAVASQL电子通讯录带系统托盘 一、系统概述 本电子通讯录系统采用Java Swing开发桌面应用&#xff0c;结合SQLite数据库实现联系人管理功能&#xff0c;并集成系统托盘功能提升用户体验。系统支持联系人的增删改查、分组管理、搜索过滤等功能&#xff0c;同时可以最小化到系统…...

回溯算法学习

一、电话号码的字母组合 import java.util.ArrayList; import java.util.List;import javax.management.loading.PrivateClassLoader;public class letterCombinations {private static final String[] KEYPAD {"", //0"", //1"abc", //2"…...