🧑🏫Изучаем популярный на собеседованиях алгоритм — [31:22]
Ни для кого не секрет, что знание алгоритмов — очень важная вещь для успешного прохождения технического собеседование в большую часть IT-компаний (особенно таких, как Яндекс или Google).
При этом нередко на собеседованиях бывают задачи, где поступают некоторые запросы на отрезке. Например, запросы на сумму. С одной стороны, любому новичку в программировании будет очевидно, как с этим справиться: просто пройтись по отрезку и посчитать сумму элементов на нём. Но зачастую — это не то, чего ждут от собеседуемого. Чаще ожидают решение, которое может отвечать на каждый вопрос "моментально" (для тех, кто знаком с обозначениями, за O(1) времени).
В этом небольшом видео автор понятным языком расскажет, как просто и эффективно можно обрабатывать такие запросы.
#алгоритмы#собеседование
# The standard string repr for dicts is hard to read:
»> my_mapping = {'a': 23, 'b': 42, 'c': 0xc0ffee}
»> my_mapping
{'b': 42, 'c': 12648430. 'a': 23} # 😞
# The "#json" module can do a much better job:
»> import json
»> print(json.dumps(my_mapping, indent=4, sort_keys=True))
{
"a": 23,
"b": 42,
"c": 12648430
}
# Note this only works with dicts containing
# primitive types (check out the "pprint" module):
»> json.dumps({all: 'yup'})
TypeError: keys must be a string
История(12м) как в Альфа-Банке сокращали размер JSON файла, который передается на устройство для работы SDUI. Решением стала шаблонизация для отказа от одинаковых блоков UI с разными данными
#оптимизация#json
¿Que puede hacer este bot?
@apimaniaBot
Con éste bot puedes crear PDF a partir de páginas web, convertir texto a imágenes, convertir tablas HTML a json y mucho más
Idioma: español
(Visto en @botsgram_cu)
#pdf#web#texto#imágenes#hrml#json