分享一些最近Python刷题的经验与思考

两个月搞定面试算法【小白leetcode刷题训练】【python专场】 前言 刷题顺序来自极客时间,共分为8个专题,每周1个,两个月认真刷完基本大厂面试OK(我说的是认真刷!只抄题解不算)。截止到博主结束秋招时只刷到第5个专题,也基本够用了。也就是说认真刷题的话一个月就可以有offer入手了。 当然现在BAT的笔试做起来还是觉得费力,笔试是真的难啊! 博主是python选手,题解都是python写的。有问题欢迎交流,共同进步。 文章内附leetcode链接,直接点链接去做就行。同类型的尽量整理到一起了,也方便自己今后复习。 推荐五遍刷题法 1、读题+思考,10分钟内没思路,直接 阅读详情
转化学习情绪

不开心

学习Python一直都是从乐趣、兴趣出发,所以最讨厌做的事莫过于枯燥的刷题了。可公司新规定,每位员工需要在年底前完成5000分的编程答题任务,瞬间就不开心了。还好我是一个脑洞大的人,决定化愤怒为动力,想想什么能让我转化现在的情绪。然后…

我发现每道题后面有个发帖讨论的栏位,在里面可以讨论解题思路,大家互相交流。就在一瞬间灵感来了,这不是个免费的广告栏目么。我把每道题的答案发到讨论帖里,然后在上面备注上我的公众号地址,岂不是能稳稳的收割一波关注度。我都忍不住为自己的机智点赞啊,开心的下班后都不舍得走,坐在工位刷题到8点!

谈谈刷题思路

万事开头难,所以今天想跟大家聊聊刷题的心得与方式…

题型选择

对于新上手刷题的朋友来说,很容易因为挫败感而放弃。所以,建议大家还是从简单的题目入手。当然简单题目也有难度与分类,我们可以通过分类与名字先攻克自己擅长的。如果实在觉得有些困难,也可以借鉴别人的解题思路与代码后,再完成练习。

刷题目的

刷题的目的是让我们提升编程思路,学习更多算法,而非为了刷题而刷题。所以无需太关注刷题的数目,而要将重点放在解题思路上。另外每道题做完后,如果还有余力可以想象是否还有其他解题方式,也可以看看其他人的代码。

举个栗子!

昨天在刷题的时候,有一道题给自己印象很深,不是因为困难,反而是一道简单题,但就是因为太简单反而让人觉得思维固化,在这里分享给大家!

题目

题目原文忘记了,在这里简单说明下:
系统输入两个数字M、N,M为1-9的数字,N为系数。
eg:
输入 2 5,则需计算 2 22 222 2222 22222 的总和,即 24690
输入 1 3,则需计算 1 11 111 的总和,即 123

常规解法

初看这道题,第一个想法就是简单的数字循环叠加求和,无非考虑下10进制的乘数而已。解题如下:

def func():
    M, N = map(int, input().split())
    sum_number = number = 0
    for i in range(N):
        number += M * 10 ** i
        sum_number += number

    print(sum_number)


if __name__ == '__main__':
    func()
灵活解法

上面的解法比较笨,但针对这道题,其实还有更为灵活的方法…
由于M是1–9之间的数字,所以先入为主的将M定义为了数字,但其实如果将M认为是字符串。那么**2 --> 222 可以理解为int('2'*3)**!这样思考后,题目是否变得更为简单了。解题如下:

def func():
    M, N = input().split()
    print(sum([int(M * i) for i in range(1, int(N) + 1)]))


if __name__ == '__main__':
    func()
The End

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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