没事刷刷算法

没有梁杰参与的第一期,终于不用听他(我)说话了!

本期磊子和 wamaker 会聊聊算法。算法是个大话题,这期讲的只是两个从业者的小故事,看看他们如何认识算法,如何学习算法,如何看待算法。

这期的主持人是磊子,之前参与过大学生活的录制。磊子想帮忙承担一些播客的工作,我也想尝试下能否不参与录制过程,一拍即合,就有了这期实验性质的节目。由于是首次尝试这种形式,磊子和 wamaker 都比较紧张,压力很大。希望大家能多多鼓励他们。

参考链接:

  • 刷题平台:LeetCode,LintCode
  • 磊子提到的资料:《剑指 Offer》、牛客网、九章算法、一亩三分地
  • 磊子的微博:@进击的磊子现已成为肚皮怪(https://www.weibo.com/u/1922768971)

时间线:

  • 02:16 自我介绍 + 主题介绍
  • 03:47 算法初体验
  • 11:03 什么时候开始重视算法
  • 14:15 刷题 + 被难题卡住的经历
  • 19:22 印象深刻的算法题
  • 30:55 工作之后刷题还有没有必要
  • 39:39 对于初学者,如何入门算法
Delphi 12.3 作为一款面向 Windows 平台的集成开发环境,由 Embarcadero Technologies 负责其持续演进。该环境以 Object Pascal 语言为核心,并依托 Visual Component Library(VCL)框架,广泛应用于各类桌面软件、数据库系统及企业级解决方案的开发。在此生态中,Excel4Delphi 作为一个重要的社区开源项目,致力于搭建 Delphi 与 Microsoft Excel 之间的高效桥梁,使开发者能够在自研程序中直接调用 Excel 的文档处理、工作表管理、单元格操作及宏执行等功能。 该项目以库文件与组件包的形式提供,开发者将其集成至 Delphi 工程后,即可通过封装良好的接口实现对 Excel 的编程控制。具体功能涵盖创建与编辑工作簿、格式化单元格、批量导入导出数据,乃至执行内置公式与宏令等高级操作。这一机制显著降低了在财务分析、报表自动生成、数据整理等场景中实现 Excel 功能集成的技术门槛,使开发者无需深入掌握 COM 编程或 Excel 底层 API 即可完成复杂任务。 使用 Excel4Delphi 需具备基础的 Delphi 编程知识,并对 Excel 对象模型有一定理解。实践中需注意不同 Excel 版本间的兼容性,并严格遵循项目文档进行环境配置与依赖部署。此外,操作过程中应遵循文件访问的最佳实践,例如确保目标文件未被独占锁定,并实施完整的异常处理机制,以防数据损毁或程序意外中断。 该项目的持续维护依赖于 Delphi 开发者社区的集体贡献,通过定期更新以适配新版开发环境与 Office 套件,并修复已发现的问题。对于需要深度融合 Excel 功能的 Delphi 应用而言,Excel4Delphi 提供了经过充分测试的可靠代码基础,使开发团队能更专注于业务逻辑与用户体验的优化,从而提升整体开发效率与软件质量。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 如何有效算法题并提升技巧 为了有效地提高算法能力,可以通过以下几个方面进行实践: #### 1. 制定学习计划 制定清晰的学习目标和计划有助于系统化地掌握数据结构与算法的知识。可以从基础的数据结构入手,逐步深入到更复杂的算法设计[^1]。 #### 2. 使用高质量的练习平台 一些知名的在线编程竞赛和算法训练网站提供了丰富的题目资源,适合不同水平的学习者。推荐以下几个平台: - **LeetCode**: 覆盖广泛的主题,包括数组、链表、二叉树等,并提供详细的解题思路。 - **Codeforces**: 定期举办比赛,拥有大量具有挑战性的题目。 - **HackerRank**: 提供按主题分类的题目集,便于集中攻克某一领域。 - **AtCoder**: 日本的一个知名竞赛平台,题目质量高且难度适中。 这些平台上涵盖了种类型的题目,能够帮助巩固基础知识以及拓展高级算法的应用场景。 #### 3. 注重理解而非记忆 对于每一道完成的题目,不仅要记住其解决方案,更重要的是要深刻理解背后的原理及其适用条件。例如,在解决动态规划问题时,应该清楚状态转移方程是如何推导出来的。 #### 4. 复盘与总结 每次完一组题目之后都要及时回顾反思,找出自己容易犯错的地方或者薄弱环节加以改进。可以尝试记录下自己的思考过程以及最终解答方法作为日后复习之用。 #### 5. 参加实际项目或比赛 除了日常题外,还可以参与真实的工程项目或是各类程序设计大赛来锻炼实战经验。这不仅能让理论知识得到应用的机会,还能培养团队协作能力和快速解决问题的能力。 ```python def longest_palindromic_substring(s: str) -> str: """寻找最长回文子串""" n = len(s) if n == 0: return "" start, max_len = 0, 1 def expand_around_center(left: int, right: int) -> None: nonlocal start, max_len while left >= 0 and right < n and s[left] == s[right]: current_length = right - left + 1 if current_length > max_len: max_len = current_length start = left left -= 1 right += 1 for i in range(n): # 奇数长度回文 expand_around_center(i, i) # 偶数长度回文 expand_around_center(i, i + 1) return s[start:start + max_len] ``` 上述代码展示了如何利用中心扩展法求解最长回文子串的问题,这是动态规划之外另一种常见的高效算法实现方式之一。 ---
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