leetcode环境错误大全

本文探讨了Python代码在LeetCode测试通过但实际提交时出现的错误,原因在于测试与实际环境的不同。作者分享了CQueue类中的问题实例,指出初始化代码应移至构造函数中,以确保代码在不同环境下的一致性。讨论了如何处理测试和生产环境的差异,以提高代码在LeetCode上的通过率。
Python3.9

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Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

问题1:Python测试没问题,提交不通过

错误详情页:https://leetcode-cn.com/submissions/detail/238734431/

解决:

leetcode测试和提交环境不同,测试环境是每次都会给你开个新的执行环境,提交环境则比较混乱,不会重新初始化一个执行环境给你:
报错的代码:

class CQueue:
    self.temp_stack = []
    self.queue = []
    def __init__(self):
		pass
    def appendTail(self, value: int) -> None:
        self.temp_stack.append(value)
        return None

    def deleteHead(self) -> int:
        if(len(self.temp_stack) == 0 and len(self.queue) == 0):
            return -1
        if(len(self.queue) > 0):
            return self.queue.pop()
        length = len(self.temp_stack)
        for i in range(0, length):
            self.queue.append(self.temp_stack.pop())
        
        return self.queue.pop()

执行后结果不对,一直报错,输出结果也很奇怪,会输出许多压根没有的数据,代码拿到本地运行后,也没问题,leetcode测试,也没问题。

最终解决:把初始化代码放到init中去

即,

class CQueue:
    def __init__(self):
        self.temp_stack = []
        self.queue = []
    def appendTail(self, value: int) -> None:
        self.temp_stack.append(value)
        return None

    def deleteHead(self) -> int:
        if(len(self.temp_stack) == 0 and len(self.queue) == 0):
            return -1
        if(len(self.queue) > 0):
            return self.queue.pop()
        length = len(self.temp_stack)
        for i in range(0, length):
            self.queue.append(self.temp_stack.pop())
        
        return self.queue.pop()

问题收集是个持续的过程,大家遇到什么问题可以在评论中留言解决,丰富问题库

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### 如何在 Conda 环境中配置用于刷 LeetCode 的设置 要在 Conda 虚拟环境中完成 LeetCode 配置,可以按照以下方法实现: #### 1. 创建并激活 Conda 虚拟环境 首先创建一个新的 Conda 环境,并将其作为开发 LeetCode 解决方案的主要工作空间。 ```bash conda create -n leetcode_env python=3.9 conda activate leetcode_env ``` 此命令会创建名为 `leetcode_env` 的新环境,并指定 Python 版本为 3.9[^1]。 #### 2. 安装 Node.js 和相关依赖项 由于 LeetCode 插件需要 Node.js 支持,在 Ubuntu 或其他 Linux 发行版下可以通过以下方式安装 Node.js。如果尚未安装 Node.js,则需先执行以下步骤: ```bash curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_16.x | sudo -E bash - sudo apt-get install -y nodejs node --version npm --version ``` 上述脚本适用于基于 Debian/Ubuntu 的系统;对于 Windows 用户,可以从官方页面下载适合的操作系统版本[^3]。 #### 3. 在 VS Code 中安装 LeetCode 扩展 打开 Visual Studio Code 并转至扩展市场 (`Ctrl + Shift + X`) ,搜索 “LeetCode”,找到由 LeetCode 官方发布的插件后单击 Install 进行安装。 #### 4. 将 Conda 环境集成到 Jupyter Notebook Kernel 为了使该特定的 Conda 环境能够被识别为可用内核之一,可运行如下命令来注册当前活动的 Conda 环境给 Jupyter 使用: ```bash pip install ipykernel python -m ipykernel install --user --name=leetcode_env --display-name "Python (leetcode_env)" ``` 这样做的目的是让 Jupyter Lab 及其关联工具能检测到这个新的 kernel 设置[^2]。 #### 5. 测试配置有效性 重新启动 VS Code 后验证一切是否正常运作。尝试加载任意一道题目并通过内置调试器测试解决方案代码片段。 --- ### 注意事项 - 如果遇到任何错误提示关于路径或者权限方面的问题,请确认所有必要的软件包都已成功部署完毕。 - 对于不同操作系统可能存在的细微差异,请参照具体平台文档调整相应指令集。 ---
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