diff --git a/00-chartgpt/chainlit/nohup.out b/00-chartgpt/chainlit/nohup.out index e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391..9c7aad8fe02f673d9ec4f2e1617ec8c6c78b8695 100644 --- a/00-chartgpt/chainlit/nohup.out +++ b/00-chartgpt/chainlit/nohup.out @@ -0,0 +1,478 @@ +可以使用以下代码解决LeetCode的加一问题： + +```python +class Solution: + def plusOne(self, digits: List[int]) -> List[int]: + carry = 1 + for i in range(len(digits)-1, -1, -1): + if digits[i] + carry == 10: + digits[i] = 0 + carry = 1 + else: + digits[i] += carry + carry = 0 + break + if carry == 1: + digits.insert(0, 1) + return digits +``` + +这个函数的输入参数是一个整数列表，表示一个非负整数的各个位数。函数的输出是一个整数列表，表示输入的整数加 1 后的结果。 +range() 是 Python 内置的一个函数，用于生成一个整数序列。它常用于循环中，可以按照指定的步长遍历一定范围的整数。 + +以下是 range() 函数的语法： + +```python +range(start, stop[, step]) +``` + +参数说明： + +- start：计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如 range(5) 等价于 range(0, 5)。 +- stop：计数到 stop 结束，但不包括 stop。例如：range(0, 5) 生成的序列是 0, 1, 2, 3, 4。 +- step：步长，默认为 1。例如：range(0, 5, 2) 生成的序列是 0, 2, 4。 + +以下是 range() 函数的几个示例： + +```python +# 生成 0-4 的整数序列 +for i in range(5): + print(i) + +# 生成 2-8 的整数序列，步长为 2 +for i in range(2, 9, 2): + print(i) + +# 生成 10-1 的整数序列，步长为 -1 +for i in range(10, 0, -1): + print(i) +``` + +输出结果如下： + +``` +0 +1 +2 +3 +4 +2 +4 +6 +8 +10 +9 +8 +7 +6 +5 +4 +3 +2 +1 +``` +这是一个倒序遍历列表 `digits` 的常用方式，它生成一个逆序的整数序列，用于反向遍历列表。具体来说，它生成了一个从 `len(digits)-1` 开始，到 -1 结束（不包括 -1），步长为 -1 的整数序列。 + +因为 Python 列表的索引是从 0 开始，所以 `len(digits)-1` 代表 `digits` 列表的最后一个元素的索引，-1 代表列表的第一个元素的索引。因此，这个序列包含了 `digits` 列表中所有的元素，且按照从后往前的顺序遍历。 + +在加一问题的解法中，我们需要从 `digits` 列表的最后一个元素开始加 1，如果加 1 后产生了进位，则需要继续向前进位。这个逆序的整数序列正好满足这个需求。 +可以使用以下代码来合并两个有序数组： + +```python +class Solution: + def merge(self, nums1: List[int], m: int, nums2: List[int], n: int) -> None: + """ + Do not return anything, modify nums1 in-place instead. + """ + # 初始化指针 i, j 和 k + i = m - 1 # nums1 中最后一个有值的元素的索引 + j = n - 1 # nums2 中最后一个有值的元素的索引 + k = m + n - 1 # nums1 中最后一个元素的索引 + + # 从后向前遍历 nums1 和 nums2，将较大的元素放到 nums1 的末尾 + while i >= 0 and j >= 0: + if nums1[i] > nums2[j]: + nums1[k] = nums1[i] + i -= 1 + else: + nums1[k] = nums2[j] + j -= 1 + k -= 1 + + # 如果 nums2 中还有元素未放入 nums1 中，直接放到 nums1 的前面 + if j >= 0: + nums1[:j+1] = nums2[:j+1] +``` + +这个函数的输入参数包括两个有序数组 `nums1` 和 `nums2`，以及它们各自的长度 `m` 和 `n`。函数的输出是将两个数组合并后的结果，存储在 `nums1` 数组中。 + +这个函数使用了三个指针 i、j 和 k，分别指向 nums1 中最后一个有值的元素、nums2 中最后一个有值的元素和 nums1 中最后一个元素的位置。然后从后往前遍历 nums1 和 nums2，将较大的元素放到 nums1 的末尾。最后如果 nums2 中还有元素未放入 nums1 中，直接放到 nums1 的前面。 +2023-06-22 17:05:17 - WARNING! engine is not default parameter. + engine was transferred to model_kwargs. + Please confirm that engine is what you intended. +2023-06-22 17:05:17 - Your app is available at http://localhost:8000 +以下是 Python 代码实现： + +```python +class TreeNode: + def __init__(self, val=0, left=None, right=None): + self.val = val + self.left = left + self.right = right + +def sortedArrayToBST(nums: List[int]) -> TreeNode: + if not nums: + return None + + mid = len(nums) // 2 + root = TreeNode(nums[mid]) + root.left = sortedArrayToBST(nums[:mid]) + root.right = sortedArrayToBST(nums[mid+1:]) + + return root +``` + +以上代码实现了将有序数组转换为二叉搜索树。该算法的基本思想是： + +- 选择中间的元素作为根节点，可以将数组分为左右两个子数组； +- 左子数组中的元素小于根节点，右子数组中的元素大于根节点； +- 递归处理左右子数组。 + +这样构建的二叉搜索树满足以下性质： + +- 根节点的值等于中间元素的值； +- 左子树是由左半部分元素构成的二叉搜索树； +- 右子树是由右半部分元素构成的二叉搜索树。 +以下是测试用例的示例： + +```python +# 导入必要的模块 +import unittest +from typing import List +from sorted_array_to_bst import TreeNode, sortedArrayToBST + +class TestSortedArrayToBST(unittest.TestCase): + def test_sorted_array_to_bst(self): + # 测试用例1：空数组 + self.assertIsNone(sortedArrayToBST([])) + + # 测试用例2：单个元素数组 + root = sortedArrayToBST([1]) + self.assertEqual(root.val, 1) + self.assertIsNone(root.left) + self.assertIsNone(root.right) + + # 测试用例3：偶数个元素数组 + nums = [-10, -3, 0, 5, 9] + root = sortedArrayToBST(nums) + self.assertEqual(root.val, 0) + self.assertEqual(root.left.val, -3) + self.assertEqual(root.right.val, 9) + self.assertEqual(root.left.left.val, -10) + self.assertEqual(root.left.right.val, 5) + + # 测试用例4：奇数个元素数组 + nums = [-10, -3, 0, 2, 5, 9] + root = sortedArrayToBST(nums) + self.assertEqual(root.val, 2) + self.assertEqual(root.left.val, -3) + self.assertEqual(root.right.val, 9) + self.assertEqual(root.left.left.val, -10) + self.assertEqual(root.left.right.val, 0) + self.assertEqual(root.right.left.val, 5) + +if __name__ == '__main__': + unittest.main() +``` + +以上测试用例包含了空数组、单个元素数组、偶数个元素数组和奇数个元素数组四种情况，可以验证算法的正确性和鲁棒性。 +以下是二叉树解题模板的 Python 实现： + +```python +class TreeNode: + def __init__(self, val=0, left=None, right=None): + self.val = val + self.left = left + self.right = right + +# 二叉树的遍历框架 +def traverse(root: TreeNode): + if not root: + return + + # 前序遍历 + traverse(root.left) + + # 中序遍历 + + traverse(root.right) + + # 后序遍历 + +# 二叉树的搜索框架 +def search(root: TreeNode, target: int) -> TreeNode: + if not root or root.val == target: + return root + + if target < root.val: + return search(root.left, target) + else: + return search(root.right, target) + +# 二叉树的插入框架 +def insert(root: TreeNode, val: int) -> TreeNode: + if not root: + return TreeNode(val) + + if val < root.val: + root.left = insert(root.left, val) + else: + root.right = insert(root.right, val) + + return root +``` + +这个模板包含了二叉树的遍历框架、搜索框架和插入框架。其中，遍历框架包含了前序遍历、中序遍历和后序遍历，可以根据题目要求选择不同的遍历方式。搜索框架和插入框架则可以用于对二叉搜索树进行搜索和插入操作。 +以下是二叉树解题模板的 Python 测试用例示例： + +```python +import unittest +from binary_tree_template import TreeNode, traverse, search, insert + +class TestBinaryTreeTemplate(unittest.TestCase): + def setUp(self): + # 构造二叉树 + self.root = TreeNode(5) + self.root.left = TreeNode(3) + self.root.right = TreeNode(6) + self.root.left.left = TreeNode(2) + self.root.left.right = TreeNode(4) + self.root.right.right = TreeNode(7) + + def test_traverse(self): + # 测试遍历框架 + result = [] + + def visit(node: TreeNode): + result.append(node.val) + + traverse(self.root, visit) + self.assertEqual(result, [2, 3, 4, 5, 6, 7]) + + def test_search(self): + # 测试搜索框架 + node = search(self.root, 4) + self.assertEqual(node.val, 4) + + node = search(self.root, 8) + self.assertIsNone(node) + + def test_insert(self): + # 测试插入框架 + insert(self.root, 1) + insert(self.root, 8) + insert(self.root, 9) + result = [] + + def visit(node: TreeNode): + result.append(node.val) + + traverse(self.root, visit) + self.assertEqual(result, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) + +if __name__ == '__main__': + unittest.main() +``` + +以上测试用例包含了对二叉树的遍历、搜索和插入操作的测试，可以验证二叉树模板的正确性和鲁棒性。 +在 Python 中，注解是一种在函数定义中使用的元数据，可以提供函数或方法的参数和返回值的类型信息，以及其他有用的信息。注解的语法是在参数名或返回值前面用冒号和类型注释来指定类型。例如： + +```python +def add(x: int, y: int) -> int: + return x + y +``` + +这里 `x: int` 和 `y: int` 是参数的类型注释，`-> int` 是返回值的类型注释。 + +Python 的注解本身并不会产生任何影响，它们只是元数据信息，可以被 IDE、静态类型检查工具等工具使用。例如，可以使用 `typing` 模块提供的类型注释来进行类型检查： + +```python +from typing import List + +def sum(nums: List[int]) -> int: + return sum(nums) # 这里会报错，因为传入的参数类型不是 List[int] +``` + +注解也可以用于类的定义中，指定属性的类型注释，例如： + +```python +class Person: + def __init__(self, name: str, age: int): + self.name = name + self.age = age +``` + +这里 `name: str` 和 `age: int` 是属性的类型注释。 + +需要注意的是，Python 的注解不同于类型声明，它们并不会强制执行类型检查。因此，注解的使用应该是自愿的，可以根据个人喜好和项目需要来选择是否使用注解。 +是的，非常抱歉，我的回答有误。在 Python 中，`#` 符号后面的内容是注释，而函数参数和返回值前面的 `:` 符号后面的内容是注解，通常被称为类型注释（type annotation）或类型提示（type hint）。 + +注解的语法是在变量名或函数参数和返回值前面加上 `:` 符号，然后跟上类型名称。例如： + +```python +def add(x: int, y: int) -> int: + return x + y +``` + +其中，`x: int` 和 `y: int` 表示函数参数 `x` 和 `y` 的类型为整数，`-> int` 表示函数的返回值类型为整数。 + +需要注意的是，Python 的注解并不会强制执行类型检查，它们只是提供了类型信息，可以被 IDE、静态类型检查工具等工具使用。因此，注解的使用应该是自愿的，可以根据个人喜好和项目需要来选择是否使用注解。 +2023-06-22 18:10:52 - Retrying langchain.chat_models.openai.ChatOpenAI.completion_with_retry.._completion_with_retry in 1.0 seconds as it raised Timeout: Request timed out: HTTPSConnectionPool(host='opencatgpt.openai.azure.com', port=443): Read timed out. (read timeout=600). +2023-06-22 18:20:54 - Retrying langchain.chat_models.openai.ChatOpenAI.completion_with_retry.._completion_with_retry in 2.0 seconds as it raised Timeout: Request timed out: HTTPSConnectionPool(host='opencatgpt.openai.azure.com', port=443): Read timed out. (read timeout=600). +Python 中的异步编程是通过 `asyncio` 模块来实现的。`asyncio` 是一个基于事件循环的异步 IO 框架，它提供了协程（coroutine）来实现异步编程。 + +协程是一种轻量级的线程，它可以在同一个线程中并发执行多个协程，从而实现异步编程。协程可以通过 `async` 和 `await` 关键字来定义和调用。 + +以下是一个简单的例子，演示了如何使用协程实现异步操作： + +```python +import asyncio + +async def async_func(): + print('Start async_func.') + await asyncio.sleep(1) # 模拟异步操作 + print('Async_func finished.') + +async def main(): + print('Start main.') + task = asyncio.create_task(async_func()) # 创建协程任务 + await task # 等待协程任务完成 + print('Main finished.') + +asyncio.run(main()) # 运行主协程 +``` + +在上面的例子中，`async_func` 是一个异步函数，它通过 `await asyncio.sleep(1)` 模拟了一个耗时的异步操作。`main` 函数是一个协程，它通过 `asyncio.create_task` 创建了一个协程任务，并通过 `await` 等待任务完成。最后，通过 `asyncio.run` 运行主协程。 + +需要注意的是，异步编程需要遵循一些规则，例如不能在协程中使用阻塞 IO 操作，否则会阻塞整个事件循环。因此，需要使用异步 IO 库来替换阻塞 IO 操作。此外，还需要避免死锁和竞态条件等问题，因此需要仔细设计协程的调用顺序和并发控制方式。 +在 Python 中，异步编程是通过 `asyncio` 模块实现的。`asyncio` 提供了一种基于协程（coroutine）的异步编程方式，可以在单线程中实现并发执行多个任务，从而提高程序的性能和响应能力。 + +协程是 Python 中的一种特殊函数，可以在运行时暂停执行，等待外部事件的发生后再恢复执行，类似于操作系统中的线程。协程通过 `async` 和 `await` 关键字来标识异步操作，例如： + +```python +import asyncio + +async def main(): + print('Hello') + await asyncio.sleep(1) + print('World') + +asyncio.run(main()) +``` + +在这个例子中，`main` 函数是一个异步协程，其中的 `await asyncio.sleep(1)` 表示等待 1 秒钟，然后再继续执行。`asyncio.run(main())` 表示运行 `main` 协程，并等待其完成。 + +`asyncio` 还提供了一些异步操作的原语，例如 `asyncio.create_task` 可以创建一个异步任务，`asyncio.gather` 可以并发执行多个异步任务并等待它们全部完成，等等。 + +需要注意的是，异步编程需要配合异步的 I/O 操作使用，例如网络 I/O、文件 I/O 等，才能发挥其优势。如果程序中的操作都是 CPU 密集型的计算任务，使用异步编程反而可能会降低性能。同时，异步编程的代码比较复杂，需要仔细设计和调试，因此在实际应用中需要谨慎使用。 +非常抱歉，是的，正确的术语是“注解”而不是“注释”。在 Python 中，使用 `#` 符号开头的语句是“注释”，而使用 `:` 和类型注释来标注函数参数和返回值类型的语句就是“注解”。我之前的回答中使用了不正确的术语，感谢您的指正。 +以下是杨辉三角的 Python 代码实现： + +```python +def generate(numRows: int) -> List[List[int]]: + if numRows == 0: + return [] + + triangle = [[1]] + + for i in range(1, numRows): + row = [1] * (i + 1) + for j in range(1, i): + row[j] = triangle[i-1][j-1] + triangle[i-1][j] + triangle.append(row) + + return triangle +``` + +以上代码实现了生成指定行数的杨辉三角。该算法的基本思想是： + +- 第一行只有一个元素 1； +- 第 i 行有 i 个元素； +- 每一行的第一个和最后一个元素都为 1； +- 每个元素等于上一行中与其相邻的两个元素之和。 + +例如，杨辉三角的前 5 行如下所示： + +``` +1 +1 1 +1 2 1 +1 3 3 1 +1 4 6 4 1 +``` + +以上代码中，使用一个二维列表 `triangle` 来存储杨辉三角的所有元素。在循环中，首先创建一个长度为 i+1 的列表 `row`，并将其所有元素初始化为 1，然后通过遍历上一行的元素来计算当前行的元素，并将其存入 `row` 列表中。最后将 `row` 添加到 `triangle` 列表中，即可生成下一行杨辉三角的元素。 +以下是买卖股票的最佳时机的 Python 代码实现： + +```python +def maxProfit(prices: List[int]) -> int: + if not prices: + return 0 + + min_price = prices[0] + max_profit = 0 + + for i in range(1, len(prices)): + if prices[i] < min_price: + min_price = prices[i] + else: + max_profit = max(max_profit, prices[i] - min_price) + + return max_profit +``` + +以上代码实现了求解买卖股票的最佳时机。该算法的基本思想是： + +- 遍历股票价格列表，记录当天之前的最低价格 `min_price` 和最大收益 `max_profit`； +- 对于每一天的价格，如果低于 `min_price`，则更新 `min_price`；否则计算当天的收益，并更新 `max_profit`。 + +例如，对于价格列表 `[7, 1, 5, 3, 6, 4]`，最佳时机是在第二天买入价格为 1 的股票，第五天卖出价格为 6 的股票，可以获得最大收益 5。 + +以上代码中，使用 `min_price` 记录当天之前的最低价格，使用 `max_profit` 记录当前的最大收益。在遍历股票价格列表时，如果当天的价格低于 `min_price`，则更新 `min_price`；否则计算当天的收益，并更新 `max_profit` 为当前收益和历史最大收益的较大值。最后返回最大收益即可。 +以下是只出现一次的数字的 Python 代码实现： + +```python +def singleNumber(nums: List[int]) -> int: + result = 0 + for num in nums: + result ^= num + return result +``` + +以上代码实现了求解只出现一次的数字。该算法的基本思想是使用位运算中的异或操作（`^`）： + +- 对于两个相同的数字，它们的二进制位全部相同，异或后结果为 0； +- 对于两个不同的数字，它们的二进制位至少有一位不同，异或后结果为 1。 + +因此，对于一个数组中只出现一次的数字，将所有数字进行异或操作后，最终的结果就是该数字本身。 + +例如，对于数组 `[2, 2, 1]`，异或操作的结果为 `2 ^ 2 ^ 1 = 1`，因此只出现一次的数字是 1。 + +以上代码中，使用 `result` 变量来记录异或操作的结果。在遍历数组时，对于每个数字，将其与 `result` 进行异或操作，最终得到的 `result` 就是只出现一次的数字。 +异或运算是一种位运算，它的特点如下： + +1. 相同数字异或为 0，不同数字异或为 1。例如，1 ^ 1 = 0，0 ^ 1 = 1。 + +2. 异或运算满足交换律和结合律。也就是说，a ^ b = b ^ a，(a ^ b) ^ c = a ^ (b ^ c)。 + +3. 异或运算可以用于交换两个变量的值，而不需要使用中间变量。例如，a = a ^ b; b = a ^ b; a = a ^ b; 就可以交换变量 a 和 b 的值。 + +4. 将一个数和 0 进行异或运算，结果是这个数本身。例如，a ^ 0 = a。 + +异或运算常用于编程中的一些场景，例如： + +- 在数组中查找只出现一次的数字； +- 交换两个变量的值； +- 将数列中的数按照奇偶性分为两部分。 + +异或运算的实现非常高效，可以用于大量数据的位运算，而且具有一些独特的应用场景。 diff --git "a/14_\345\210\267\351\242\230/problem_solving_07.py" "b/14_\345\210\267\351\242\230/problem_solving_07.py" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bafdb2c483ee53802f0b1efab033727ce07506fb --- /dev/null +++ "b/14_\345\210\267\351\242\230/problem_solving_07.py" @@ -0,0 +1,35 @@ +""" +将有序数组转换为二叉搜索树 +""" + +# Definition for a binary tree node. +# class TreeNode: +# def __init__(self, val=0, left=None, right=None): +# self.val = val +# self.left = left +# self.right = right +from typing import List, Optional + + +class TreeNode: + def __init__(self, val=0, left=None, right=None): + self.val = val + self.left = left + self.right = right + + +class Solution: + def sortedArrayToBST(self, nums: List[int]) -> Optional[TreeNode]: + if not nums: + return None + mid = (len(nums)) // 2 + root = TreeNode(nums[mid]) + root.left = self.sortedArrayToBST(nums[:mid]) + root.right = self.sortedArrayToBST(nums[mid + 1:]) + return root + + +if __name__ == '__main__': + nums = [-10, -3, 0, 5, 9] + root = Solution().sortedArrayToBST(nums) + print(root) diff --git "a/14_\345\210\267\351\242\230/problem_solving_08.py" "b/14_\345\210\267\351\242\230/problem_solving_08.py" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b63c4cd05d05b02e4467e0cc9d135076d847fe12 --- /dev/null +++ "b/14_\345\210\267\351\242\230/problem_solving_08.py" @@ -0,0 +1,34 @@ +""" +杨辉三角 +""" +from typing import List + + +class Solution: + def generate(self, numRows: int) -> List[List[int]]: + """ + 杨辉三角 + 第一行只有一个元素 1； + 第 i 行有 i 个元素； + 每一行的第一个和最后一个元素都为 1； + 每个元素等于上一行中与其相邻的两个元素之和。 + :param numRows: + :return: + """ + if numRows == 0: + return [] + result = [[1]] + for i in range(1, numRows): + # 当前行全为1 + row = [1] * (i + 1) + # 只需要修改第二个和倒数第二个的值 + for j in range(1, i): + # 值为上一行的左右2数相加 + row[j] = result[i - 1][j - 1] + result[i - 1][j] + result.append(row) + return result + + +if __name__ == '__main__': + root = Solution().generate(1) + print(root) diff --git "a/14_\345\210\267\351\242\230/problem_solving_09.py" "b/14_\345\210\267\351\242\230/problem_solving_09.py" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..796c1687c95e0357fe1c11c853bb5bae88e32178 --- /dev/null +++ "b/14_\345\210\267\351\242\230/problem_solving_09.py" @@ -0,0 +1,30 @@ +""" +杨辉三角 II +""" +from typing import List + + +class Solution: + def getRow(self, rowIndex: int) -> List[int]: + """ + 索引从index=0开始 + :param rowIndex: + :return: + """ + if rowIndex == 0: + return [1] + result = [[1]] + # range(1,1)不走遍历,所以要加1 + for i in range(1, rowIndex + 1): + row = [1] * (i + 1) + for j in range(1, i): + row[j] = result[i - 1][j - 1] + result[i - 1][j] + # 外层等于rowIndex即可结束遍历 + if i == rowIndex: + return row + result.append(row) + + +if __name__ == '__main__': + root = Solution().getRow(4) + print(root) diff --git "a/14_\345\210\267\351\242\230/problem_solving_10.py" "b/14_\345\210\267\351\242\230/problem_solving_10.py" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3cf0b4a36b292c40404fbc794a5e8e36ad116f8b --- /dev/null +++ "b/14_\345\210\267\351\242\230/problem_solving_10.py" @@ -0,0 +1,27 @@ +""" +买卖股票的最佳时机 +""" +from typing import List + + +class Solution: + def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: + """ + 贪心算法 + 2个变量,一个最小价格,一个最大利润 + :param prices: + :return: + """ + min_price = prices[0] + max_profit = 0 + for i in range(1, len(prices)): + if prices[i] < min_price: + min_price = prices[i] + else: + max_profit = max(max_profit, prices[i] - min_price) + return max_profit + + +if __name__ == '__main__': + root = Solution().maxProfit([7, 1, 5, 3, 6, 4]) + print(root) diff --git "a/14_\345\210\267\351\242\230/problem_solving_11.py" "b/14_\345\210\267\351\242\230/problem_solving_11.py" new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e6680954d7cba56a030ecc42570d59c970bfbe43 --- /dev/null +++ "b/14_\345\210\267\351\242\230/problem_solving_11.py" @@ -0,0 +1,22 @@ +""" +只出现一次的数字 +""" +from typing import List + + +class Solution: + def singleNumber(self, nums: List[int]) -> int: + """ + 异或运算 + :param nums: + :return: + """ + result = 0 + for i in nums: + result ^= i + return result + + +if __name__ == '__main__': + root = Solution().singleNumber([2, 2, 1, 1, 3]) + print(root)