leet翻译 用Python刷面试算法题（如leetcode）是怎样的体验？

用Python刷面试算法题（如leetcode）是怎样的体验？

当然，Python是我推荐的解决算法问题的最佳语言，而不是其中之一。

首先，Python的语法非常简单，您不必妨碍语言细节。假设您使用C语言，那么内存和指针又会滥用您的权限。你能拿出多少精力来研究这个算法？刷算法时，语言只是一个载体，一个工具，永远不能被语言束缚。Python在这一点上具有绝对优势。

第二，虽然Python很简单，但是它有各种各样的语言特性。虽然Python很简单，但是它有丰富的特性，比如面向对象和函数式编程。它简单易用，代码看起来非常简洁。其他语言要么太基础（C/C等），缺乏高级特性，要么非常花哨（例如JavaScript、面向对象、prototype-chain等对象），需要异步来实现并行化。与python不同，它有足够的特性，而且非常简洁。

第三，Python是一种动态语言。它不需要编译。它直接在写入之后运行，这增加了方便性。对于C/C/Java这样的语言，在编写之后，我们需要编译或者依赖虚拟机来执行。事实上，如果我们迈出这一步，会有更多的障碍。当我们刷算法问题时，我们想要的是身临其境的体验。不要被这些阻碍。

Python具有上述三种功能，绝对是首选。此外，还有另一个好处。Python是人工智能领域的官方语言。在学习了Python和刷算法之后，您将进入另一个热门领域。

可以边学数据结构边刷leetcode吗。就是把leetcode当练习题。用c好还是用python呢？

可以，但使用leetcode进行数据结构练习不是特别好。Leetcode实际上强调了算法的改变。毕竟，这是面试题目。很多话题都有故意让你难堪的感觉。事实上，有些问题并不强调数据结构。只要几个变量和数组就可以解决这个问题。所以我觉得用leetcode的效果比较好，初学者看完书后再练习。当我们可以解决基本问题时，让我们看看leetcode。

至于是使用C还是python，我认为这取决于您学习数据结构的目的。如果是为了近期出去面试，我觉得Python比较好，现场的成绩也比较快。如果你想自学，我最近没有面试计划。我认为最好使用C.C是许多计算机科学的基础。如果你熟悉的话，将来可以从其他课程中受益，比如操作系统、计算机体系结构、计算机网络、图形学等

在以前的一段时间里，我一直认为用C语言来编辑程程的介绍是一个很好的选择。其实C语言更适合初学者学习。

对于C语言学习，我建议您查看郝斌的C语言课程。解释得很详细。我学习了这个教程。

如果您使用python，入门也是一个不错的选择。

Java是迄今为止使用最多的语言。今天我觉得可以用java开始了。但是，要开始学习，您必须只选择学习面向对象前面的知识。如果初学者一起加入面向对象的学习。你会发现你可以崩溃。

只有完成面向对象的全过程后，非常熟悉，才能进行面向对象的学习。

如果您有任何问题，请指出。

编程初学者应该先学C 、Java还是Python？

作为一名研究生，您用Python编写算法。我认为你想发展大数据和人工智能。

近年来，随着大数据和人工智能的爆炸式发展，Python变得越来越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以从以下几点开始

！Apache spark是一个大数据处理框架，计算速度快，使用方便，支持复杂分析，有可能取代MapReduce。

尽管Python在机器学习和人工智能方面有很好的应用，但Python有一个很大的缺陷。它不支持分布式计算，但这并不重要。Spark提供了一个优秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式计算和流计算方面有了很大的改进。

另外，spark的核心RDD弹性分布式数据集与Python中panda的数据帧非常相似，可以很容易地相互转换。因此spark赋予Python以分布式方式处理大型数据集的能力。

Python有许多强大的web后端框架，如Django、flash等。学习这一点可以巩固Python的基础，并使用Python的高级用法，如装饰器、类、魔术方法、数据库等。

您不能总是在一台机器上使用该型号。您可以在大数据框架和网站中部署模型。这要求您了解后端和分布式计算。学习这两个方面，不仅可以提高python的水平，也可以让你在未来的大数据和人工智能领域发力。

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