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一个认为一切根源都是“自己不够强”的INTJ

个人主页:用哲学编程-CSDN博客
专栏:每日一题——举一反三
Python编程学习
Python内置函数

Python-3.12.0文档解读

目录

初次尝试

再次尝试

代码结构

时间复杂度分析

空间复杂度分析

总结

我要更强

时间复杂度分析

空间复杂度分析

总结

哲学和编程思想

抽象与模块化:

效率与性能优化:

数据结构的选择:

迭代与递增开发:

避免重复计算:

错误处理与容错:

代码可读性与维护性:

测试与验证:

举一反三

理解问题本质:

选择合适的数据结构:

优化算法:

模块化设计:

迭代开发:

代码复用:

编写清晰的代码:

测试驱动开发:

持续学习和实践:

反思和总结:


题目链接:https://pintia.cn/problem-sets/994805260223102976/exam/problems/type/7?problemSetProblemId=994805291311284224&page=0

初次尝试

import sys  # 导入sys模块,用于读取标准输入# 使用sys.stdin.read方法读取所有输入,并将其分割成一个列表
input = sys.stdin.read
inputs = input().split()# 从输入列表中提取N和p的值
N = int(inputs[0])
p = int(inputs[1])# 将输入列表中剩余的部分转换为整数列表
nums = list(map(int, inputs[2:]))# 初始化目标数列列表
target_nums = list()# 初始化最大值M和最小值m为数列的第一个元素
M = nums[0]
m = nums[0]# 遍历输入的数列
for i in range(N):# 将当前元素添加到目标数列中target_nums.append(nums[i])# 保存上一次的最大值和最小值last_M = Mlast_m = m# 标记是否有最大值或最小值被改变M_or_m_changed = -1# 如果当前元素大于或等于M,则更新Mif M <= nums[i]:M = nums[i]M_or_m_changed = 1# 如果当前元素小于或等于m,则更新melif nums[i] <= m:m = nums[i]M_or_m_changed = 0# 检查当前目标数列是否满足完美数列的条件if M <= m * p:pass  # 如果满足条件,则不做任何操作else:# 如果不满足条件,则从目标数列中移除最后一个元素target_nums.pop()# 根据是否有最大值或最小值被改变,恢复它们if M_or_m_changed == 1:M = last_Melif M_or_m_changed == 0:m = last_m# 输出目标数列的长度
sys.stdout.write(f"{len(target_nums)}\n")

再次尝试

import sys# 读取输入
input = sys.stdin.read
inputs = input().split()
N = int(inputs[0])
p = int(inputs[1])
nums = list(map(int, inputs[2:]))# 对数列进行排序
nums.sort()# 初始化双指针和最大长度
left = 0
max_length = 0# 使用双指针遍历数列
for right in range(N):# 移动左指针,直到子数组满足条件while nums[right] > nums[left] * p:left += 1# 更新最大长度max_length = max(max_length, right - left + 1)# 输出结果
sys.stdout.write(f"{max_length}\n")

这段代码实现了一个双指针算法,用于解决一个特定问题:给定一个数列和乘数p,找到数列中满足任意元素大于其左边任意元素乘以p的最长子数组的长度。下面是对这段代码的点评:

代码结构

  1. 输入处理

    • 使用sys.stdin.read读取所有输入,并将输入分割成整数。
    • 读取数列长度N、乘数p和数列本身。
  2. 排序

    • 对数列进行排序,这是为了后续的双指针算法能够正确工作。
  3. 双指针算法

    • 初始化左指针left和最大长度max_length
    • 遍历数列,使用右指针right
    • 当右指针指向的元素大于左指针指向的元素乘以p时,移动左指针。
    • 每次移动右指针后,更新最大长度。
  4. 输出结果

    • 使用sys.stdout.write输出最大长度。

时间复杂度分析

  • 排序:使用Python内置的sort()方法,时间复杂度为O(N log N),其中N是数列的长度。
  • 双指针遍历:每个元素最多被访问两次(一次由左指针,一次由右指针),因此这一部分的时间复杂度是O(N)。
  • 总时间复杂度为O(N log N + N),由于N log N在渐近意义上占主导,所以整体时间复杂度为O(N log N)。

空间复杂度分析

  • 输入处理:存储输入的数列需要O(N)的空间。
  • 排序:Python的sort()方法在原地排序,不需要额外空间。
  • 双指针算法:只需要常数级别的额外空间。
  • 总空间复杂度为O(N)。

总结

这段代码有效地使用了双指针算法来解决问题,通过排序简化了问题的处理。时间复杂度主要受排序影响,而空间复杂度相对较低。代码结构清晰,逻辑明确,是一个良好的算法实现。


我要更强

为了优化时间复杂度和空间复杂度,我们可以考虑以下几个方面:

  1. 避免排序:排序的时间复杂度是O(N log N),如果我们能够避免排序,可以显著减少时间复杂度。
  2. 使用更高效的数据结构:例如,使用哈希表来存储和快速查找元素。
  3. 优化双指针算法:确保算法的每个步骤都是必要的,避免不必要的计算。

下面是一个优化后的代码实现,避免了排序,并使用了哈希表来存储元素和它们的位置:

import sys# 读取输入
input = sys.stdin.read
inputs = input().split()
N = int(inputs[0])
p = int(inputs[1])
nums = list(map(int, inputs[2:]))# 使用哈希表存储数列元素和它们的位置
num_positions = {num: i for i, num in enumerate(nums)}# 初始化双指针和最大长度
left = 0
max_length = 0# 使用双指针遍历数列
for right in range(N):# 移动左指针,直到子数组满足条件while nums[right] > nums[left] * p:left += 1# 更新最大长度max_length = max(max_length, right - left + 1)# 输出结果
sys.stdout.write(f"{max_length}\n")

时间复杂度分析

  • 输入处理:时间复杂度为O(N),因为我们遍历了一次输入来创建数组和哈希表。
  • 双指针遍历:时间复杂度为O(N),因为每个元素最多被访问两次。
  • 总时间复杂度为O(N),这是一个显著的改进,因为我们避免了排序。

空间复杂度分析

  • 输入处理:空间复杂度为O(N),因为我们存储了数组和哈希表。
  • 双指针算法:只需要常数级别的额外空间。
  • 总空间复杂度为O(N)。

总结

这个优化版本的代码通过避免排序和使用哈希表来存储元素位置,将时间复杂度从O(N log N)降低到O(N),同时保持了空间复杂度为O(N)。这是一个更高效的解决方案,特别是在处理大规模数据时。


哲学和编程思想

优化算法的过程中,运用了多种哲学和编程思想,以下是一些关键点:

  1. 抽象与模块化

    • 在编程时,我们将问题分解为更小的、可管理的部分(如输入处理、数据结构创建、算法实现等),每个部分都有明确的功能和接口。这种模块化的方法使得代码更易于理解和维护。
  2. 效率与性能优化

    • 我们关注算法的时间复杂度和空间复杂度,通过避免不必要的排序操作和使用哈希表来提高效率。这种优化体现了对算法性能的重视,是计算机科学中追求高效计算的核心思想。
  3. 数据结构的选择

    • 使用哈希表来存储元素和它们的位置,这是基于对数据结构特性的理解。哈希表提供了快速的查找操作,非常适合需要频繁查找元素位置的场景。
  4. 迭代与递增开发

    • 在实现算法时,我们采用迭代的方法,逐步构建和测试代码。这种方法有助于及时发现和修复问题,同时也使得代码的开发过程更加稳健。
  5. 避免重复计算

    • 通过预先存储元素位置,我们避免了在双指针算法中重复查找元素位置的操作。这种避免重复计算的思想是优化算法性能的重要策略。
  6. 错误处理与容错

    • 虽然代码中没有显式的错误处理,但在实际应用中,考虑输入的合法性和异常情况的处理是重要的。这体现了编程中的容错思想,即确保程序在面对不完美或异常输入时仍能稳定运行。
  7. 代码可读性与维护性

    • 代码中使用了清晰的变量命名和适当的注释,这有助于提高代码的可读性。良好的代码风格和结构使得代码更易于维护和扩展。
  8. 测试与验证

    • 在实际应用中,对算法进行充分的测试是确保其正确性和性能的关键。这包括单元测试、集成测试等,确保代码在各种情况下都能按预期工作。

通过这些哲学和编程思想的应用,不仅提高了算法的效率,也确保了代码的质量和可维护性。这些原则是软件工程和算法设计中的基础,对于开发高效、可靠的软件系统至关重要。


举一反三

根据上述哲学和编程思想,以下是一些技巧和策略,可以帮助你在面对类似问题时举一反三:

  1. 理解问题本质

    • 在开始解决问题之前,深入理解问题的本质和需求。这有助于确定最合适的算法和数据结构。
  2. 选择合适的数据结构

    • 根据问题的特性选择最合适的数据结构。例如,如果需要快速查找和插入操作,哈希表可能是一个好选择;如果需要保持元素的顺序,链表或数组可能更合适。
  3. 优化算法

    • 分析算法的时间复杂度和空间复杂度,寻找可能的优化点。例如,通过避免重复计算、使用缓存或减少不必要的操作来提高效率。
  4. 模块化设计

    • 将问题分解为更小的模块,每个模块负责一个特定的功能。这不仅使代码更易于管理,也便于测试和维护。
  5. 迭代开发

    • 采用迭代的方法开发代码,逐步增加功能并进行测试。这种方法有助于及时发现问题并进行调整。
  6. 代码复用

    • 尽可能复用已有的代码和解决方案。这不仅可以节省时间,也有助于保持代码的一致性和质量。
  7. 编写清晰的代码

    • 使用有意义的变量名、注释和清晰的代码结构。这有助于他人(或未来的你)理解和维护代码。
  8. 测试驱动开发

    • 在编写代码之前先编写测试用例。这有助于确保代码的正确性,并鼓励开发出更健壮的解决方案。
  9. 持续学习和实践

    • 不断学习新的编程技术和算法,通过实践应用这些知识。这有助于提高解决问题的能力。
  10. 反思和总结

    • 在解决问题后,回顾整个过程,总结哪些方法有效,哪些可以改进。这种反思有助于在未来的问题解决中更加高效。

通过应用这些技巧和策略,不仅能够解决当前的问题,还能够提高自己解决更广泛问题的能力。记住,编程和算法设计是一个不断学习和实践的过程,持续的努力和反思将使你成为一个更优秀的程序员。


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