fix:刷题

00-chartgpt/chainlit/nohup.out

+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.<locals>._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.<locals>._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。

14_刷题/problem_solving_07.py

+"""
+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)

14_刷题/problem_solving_08.py

+"""
+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)

14_刷题/problem_solving_09.py

+"""
+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)

14_刷题/problem_solving_10.py

+"""
+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)

14_刷题/problem_solving_11.py

+"""
+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)