校招(有实习经验，六七月份能到岗)/社招均有需求。        社招有Java/go开发背景，做过稳定性方向(容灾/风险管控/智能监控报警等)更优。有意向者直接私聊吧，base北上杭成

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class Solution: def maxPathSum(self, root: TreeNode) -> int: """ 解决这题的主要思路是分断考虑+递归 最大路径和的取得有三种情况： 1. 当前root结点和左右贡献的和，注意，左右贡献为负数就初始化为0 2. 当前root结点不参与路径，左子树贡献最大路径和 3. 当前root结点不参与路径，右子树贡献最大路径和 """ res = float("-inf") def dfs(root): nonlocal res # 定义嵌套函数空间中的变量 if not root: return 0 left_max_val = max...

参考题解中https://leetcode-cn.com/u/jin-ai-yi/以下是python版本加详细注释，备忘一下。 class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: """ dp[i][0]:第i天不持有股票，且当天没卖出 dp[i][1]:第i天不持有股票，当天卖出了 dp[i][2]: 第i天持有股票 状态转移： "0"状态下，要么是昨天就没有股票，要么是昨天有股票，但是卖出了： dp[i][0] = max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0]) "1"状态下，有股票卖，显然是昨...

1. 缓存穿透原因：缓存穿透是客户端请求了缓存层不存在的key，那么请求就会穿过缓存层，打到持久层DB上。造成的问题：大规模不存在的key请求全部打到底层数据库，造成数据库瘫痪。解决：引入布隆过滤器，持久层数据库中数据映射到布隆过滤器中，未知key请求穿过redis，由布隆过滤器检查key有效性，由布隆过滤器判断key在底层db存不存在，从而保护数据库。也可以在缓存层添加未知key的数据，设置value为null，过期时间设置短一些。保证相同的未知key请求不会持续打在底层数据库上。   2. 缓存雪崩原因：缓存层挂了造成的问题：持久层DB直接抗大并发解决：redis高可用-集群方案，降低挂机...

class Solution: # 返回镜像树的根节点, BFS做法 def Mirror(self, root): # write code here nodeQueue = [root] while nodeQueue: curNode = nodeQueue.pop(0) if not curNode: return None if curNode.left: nodeQueue.append(curNode.left) if curNode.right: nodeQueue.append(curNode.right) curNode.left, curNode.right = curN...

class Solution: # 返回ListNode def ReverseList(self, pHead): # write code here if not pHead: return None else: prev = None cur = pHead while cur: #mid = cur.next #cur.next = prev #prev = cur #cur = mid # python可以直接这样交换 cur.next, prev, cur = prev, cur, cur.next return prev

基于python，感觉代码过于冗余，条件判断和while太多，求大佬帮忙优化一下，感谢！ class Solution: def FindKthToTail(self, head, k): # write code here # 查看是否为空链表; 查看k值，若k为0，输出none if not head or k <= 0: return None else: p = head res = head right = 1 left = 1 # 首先将左右指针拉开k-1长度，如果链表长度小于k，则终止while循环 while right - left < k - 1 and p.n...

def sortStr(inStr): res = [0] * len(inStr) helpLs = [] for i, s in enumerate(inStr): if s.isalpha(): helpLs.append(s) else: res[i] = s helpLs.sort(key = lambda x : x.upper()) for i, v in enumerate(res): if not v: # 这个地方要注意0和'0'， res中的0代表空值，'0'代表原字符串中的'0'被安排在该位置。 res[i] = helpLs[0] helpLs.pop(0) retu...

递归代码，和直接循环结果差不多，且空间复杂度更高。 # -*- coding:utf-8 -*- class Solution: def Power(self, base, exponent): # write code here if base == 0: return 0 elif exponent == 0: return 1 else: mentionDict = {} def helper(n): if n ==1 : return base if (base, n) in mentionDict: return mentionDict[(base, n)] else: res = ...

方法很low，本人在不断学习中，用类写的，请大家批评指正，谢谢大佬们。(python3)首先，生成Sol对象的时候，会对字符串中单个字符计数，保存在strDict中，接下来调用delLittleStr方法，删除出现最少的字符，返回新的字符串。 class Sol: def __init__(self, inStr): self.inStr = inStr self.strDict = dict() for s in self.inStr: if self.strDict.get(s): self.strDict[s] += 1 else: self.strDict[s] = 1 def del...