leetcode题库python 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。如果你想系统地自学，最近又没有面试计划，我认为最好用C。C是计算机科学许多门类的基础。如果你熟悉它，你可以受益于其他课程，在未来，如操作系统，计算机体系结构，计算机网络，图形等
它会很慢，你会觉得在纸上肤浅。更不用说大工厂了，它们可能比不上许多学习氛围较好的中小企业。只有做商业项目才能了解用户的需求，只有把技术应用到实践中才能知道突破点在哪里。
闭门造车只是原地踏步。如果它是一个主编码器，它可能仍然工作。但说到中高级，不仅仅是写代码。之后，您需要了解设计模式、跨部门沟通，甚至在甲方提出需求时挖掘潜在需求。这样，你就不需要整天改变需求。
那么，如果我们想深入技术领域，除了建筑师，还有流行的人工智能行业。这是一条新的先进路线。许多人说学习人工智能意味着改变职业。事实上，不是。我以前的目标是成为一名建筑师。后来，我从坑里出来了。
人工智能的核心是算法。算法是一个智能程序。我们从事项目开发。我觉得这是我们技术的另一个方向。
你知道我为什么有时间在头条和问答上和你聊天吗？因为当我训练模型时，我可以自由移动。建立一个模型需要几百行代码，然后我只看一下计算机训练模型。
如果你有一个小弟弟想向这个方向发展，你可以私下和我谈谈。我会告诉你我在岸上的经历
~]。作为研究生，你用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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