def maxProduct(nums): if not nums: return 0 # 初始化最大值、最小值和结果 max_dp = min_dp = result = nums[0] for i in range(1, len(nums)): # 如果当前数是负数，交换最大值和最小值 if nums[i] < 0: max_dp, min_dp = min_dp, max_dp # 更新最大值和最小值 max_dp = max(nums[i], max_dp * nums[i]) min_dp = min(nums[i], min_dp * nums[i]) # 更新结果 resu...

def rob(nums): if not nums: return 0 if len(nums) == 1: return nums[0] # 情况1：偷第一个房间，不偷最后一个房间 dp1 = [0] * len(nums) dp1[0] = nums[0] dp1[1] = max(nums[0], nums[1]) for i in range(2, len(nums) - 1): dp1[i] = max(dp1[i - 1], dp1[i - 2] + nums[i]) # 情况2：不偷第一个房间，偷最后一个房间 dp2 = [0] * len(nums) dp2[0] = 0 d...

def calculate_minimum_hp(map): m, n = len(map), len(map[0]) # 初始化动态规划表 dp = [[0] * n for _ in range(m)] # 初始化终点 dp[m - 1][n - 1] = max(1, 1 - map[m - 1][n - 1]) # 初始化最后一列 for i in range(m - 2, -1, -1): dp[i][n - 1] = max(1, dp[i + 1][n - 1] - map[i][n - 1]) # 初始化最后一行 for j in range(n - 2, -1, -1): d...

def levenshtein_distance(str1, str2): m, n = len(str1), len(str2) # 初始化动态规划表 dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)] # 初始化边界条件 for i in range(m + 1): dp[i][0] = i for j in range(n + 1): dp[0][j] = j # 填充动态规划表 for i in range(1, m + 1): for j in range(1, n + 1): if str1[i - 1] == str2[j - 1]: dp[i]...

def max_submatrix_sum(matrix): n = len(matrix) max_sum = float("-inf") # 遍历所有可能的行组合 for i in range(n): temp = [0] * n # 临时数组，存储从第 i 行到第 j 行的列累加和 for j in range(i, n): # 更新临时数组 for k in range(n): temp[k] += matrix[j][k] # 对临时数组使用 Kadane 算法，找到最大子数组和 current_max = temp[0] global_max = temp[0]...

在前端刷题时，建议重点关注以下几类题型，以提升核心技能：1. JavaScript 基础数据类型：字符串、数组、对象等操作。函数：闭包、作用域、高阶函数等。异步编程：Promise、async/await、事件循环等。2. DOM 操作元素选择与操作：如 querySelector、getElementById 等。事件处理：事件绑定、事件委托等。动态内容更新：如 innerHTML、appendChild 等。3. CSS 布局盒模型：边距、边框、内边距等。Flexbox 和 Grid：常用布局方式。响应式设计：媒体查询、相对单位等。4. 算法与数据结构数组与字符串：如去重、反转、查找等。树...

在面试的最后，面试官通常会问你是否有问题要问他们。这是一个展示你对公司和职位兴趣的好机会，同时也能帮助你更好地了解公司文化、团队动态和职位要求。以下是一些你可以问面试官的问题，以及如何根据不同的情境选择合适的问题：1. 关于职位和团队问题示例：这个职位的日常职责是什么？您认为最重要的部分是什么？团队目前面临的最大挑战是什么？这个职位在团队中的角色是什么？与其他团队如何协作？您对这个职位的候选人最期待的能力或特质是什么？目的：展示你对职位的兴趣，同时了解职位的具体要求和挑战。帮助你判断这个职位是否适合你。2. 关于公司文化和价值观问题示例：您认为公司最独特的企业文化是什么？公司如何支持员工的职业...

在自动化测试中，处理前置依赖是确保测试顺利执行的关键。以下是几种常见方法：1. Setup 和 TeardownSetup: 在测试前准备所需资源或状态。Teardown: 测试后清理资源，恢复初始状态。示例（Python + pytest）: import pytest @pytest.fixture def setup_dependency(): # 前置操作 dependency = create_dependency() yield dependency # 后置操作 cleanup_dependency(dependency) def test_example(setup_depen...

Vue.js 是一个流行的前端框架，以其轻量、灵活和易用性著称。以下是一个 Vue.js 的实战指南，涵盖从项目搭建到实际开发的完整流程。1. 环境准备在开始之前，确保已安装以下工具：Node.js：Vue.js 的运行环境。npm 或 yarn：包管理工具。Vue CLI：Vue.js 的官方脚手架工具。安装 Vue CLI npm install -g @vue/cli # 或 yarn global add @vue/cli 检查安装 vue --version 2. 创建 Vue 项目使用 Vue CLI 快速创建一个新项目： vue create my-vue-app 在创建过程中，...

Selenium 是一个广泛使用的 Web 自动化测试工具，但它也有一些明显的缺点。以下是 Selenium 的主要缺点及其详细说明：1. 不支持桌面应用程序和移动应用程序缺点：Selenium 仅支持 Web 应用程序的自动化测试，无法直接用于测试桌面应用程序或移动应用程序。解决方案： 对于桌面应用程序，可以使用 WinAppDriver 或 Pywinauto。对于移动应用程序，可以使用 Appium。2. 处理动态元素和异步加载困难缺点： Selenium 在处理动态元素（如 AJAX 加载的内容）时，需要显式等待（Explicit Wait）或隐式等待（Implicit Wait），否...

设计一个企业级自动化测试流水线需要综合考虑多个方面，包括技术栈选择、工具集成、测试类型、环境管理、持续集成/持续交付（CI/CD）流程、测试报告和监控等。以下是一个完整的企业级自动化测试流水线设计方案。1. 流水线设计目标高效性：快速执行测试，及时反馈结果。可扩展性：支持多种测试类型（UI、API、性能、安全等）和多种环境（开发、测试、预发布、生产）。稳定性：减少测试脚本的脆弱性，提高测试覆盖率。可视化：提供清晰的测试报告和监控仪表盘。集成性：与CI/CD工具无缝集成，支持自动化部署和回滚。2. 技术栈选择核心工具版本控制：Git（GitLab、GitHub、Bitbucket）CI/CD工具...

在自动化测试中，Page 分层（Page Layering）是一种设计模式，通常与 页面对象模式（Page Object Model, POM） 结合使用，以进一步提高测试代码的可维护性、可读性和复用性。Page 分层将页面对象进一步拆分为多个层次，每个层次负责不同的职责，从而降低代码的耦合度。1. 为什么需要 Page 分层？降低耦合度：将页面逻辑、元素定位和操作分离，使代码更易于维护。提高复用性：通用操作可以抽象到基类中，供多个页面复用。增强可读性：分层后，测试用例更简洁，逻辑更清晰。便于扩展：新增页面或功能时，只需在相应层次中添加代码，无需修改其他部分。2. Page 分层的常见结构通常...

在自动化测试中，用例切片是指将一个大而复杂的测试用例拆分为多个小而独立的测试用例。这样做的好处是提高测试的灵活性、可维护性和可读性，同时减少测试失败时的调试难度。以下是关于如何对自动化测试用例进行切片的详细说明和示例：为什么要进行用例切片？提高可维护性：小用例更容易理解和修改。减少依赖：每个切片用例独立运行，避免因前置条件失败导致后续用例无法执行。并行执行：切片后的用例可以并行运行，加快测试速度。精准定位问题：当测试失败时，可以快速定位到具体的功能点。用例切片的原则单一职责：每个用例只测试一个功能点。独立性：用例之间尽量减少依赖，避免共享状态。可重复性：每个用例可以在任何环境下独立运行。粒度适...

n = int(input()) arr = list(map(int, input().split())) if n == 0: print(0) # 如果数组为空，收益为 0 else: min_price = arr[0] # 当前能够买入的最低价格 max_profit = 0 # 当前能够获得的最大收益 for i in range(1, n): if arr[i] < min_price: min_price = arr[i] # 更新最低价格 else: max_profit = max(max_profit, arr[i] - min_price) # 更新最大收益 pr...