Percorso di apprendimento

Algoritmi e strutture dati in Python

Q: Quali strutture dati di Python devo conoscere per i colloqui tecnici?

list (un array dinamico), dict e set (tabelle hash), tuple, collections.deque (una coda veloce su entrambe le estremità), heapq (un min-heap binario su una lista) e collections.Counter. Devi sapere quanto costa ogni operazione, non solo il suo nome. Python non ha liste concatenate, alberi, trie o grafi integrati, quindi quelli li scrivi tu, nel primo e nel secondo passaggio.

Python è il modo più completo di seguire questo percorso: ogni corso è insegnato in Python tranne la manipolazione dei bit, solo in C++ ed elencata dopo i passaggi. Costruisci da te la pila, la tabella hash, l'heap e l'albero AVL, così list, dict, deque e heapq smettono di essere magia, poi lo dimostri su problemi da colloquio valutati. Gratis, nel browser, con un certificato nella maggior parte dei corsi.

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Algoritmi e strutture dati in Python, passo dopo passo

40 corsi404 lezioni284 sfide702 domande del quiz

Ogni passaggio è un insieme di corsi Coddy già esistenti, e ogni pulsante Inizia li apre in Python. L'unico corso non insegnato in Python, la manipolazione dei bit, è elencato dopo i passaggi.

1
Passo 1
Serie sulle strutture dati, parte uno
Inizia questo passoIniziaPila, coda, albero binario, tabella hash e lista concatenata, ognuno costruito da zero in Python e poi usato per risolvere problemi. Alla fine sai cosa fanno per te list, deque e dict, e quanto costano.Inizia
5 corsi, in ordine
66 lezioni56 sfide4 progetti
2
Passo 2
Serie sulle strutture dati, parte due
Inizia questo passoIniziaLista doppiamente concatenata, heap e code di priorità, trie, grafi e l'albero AVL autobilanciato. Alla fine, heapq è un heap binario che hai scritto tu, e l'albero bilanciato che Python non ti ha mai dato sai costruirlo da te.Inizia
5 corsi, in ordine
72 lezioni62 sfide3 progetti
3
Passo 3
Algoritmi di ordinamento
Inizia questo passoIniziaBubble sort, selection, insertion, merge, quick, heap, counting e radix sort, scritti in Python e osservati nel visualizzatore. Il sorted() di Python è Timsort, un ibrido tra merge sort e insertion sort, e dopo questo passaggio sai spiegare perché è una buona idea.Inizia
8 corsi, in ordine
74 lezioni38 sfide319 domande7 progetti
4
Passo 4
Ricorsione e programmazione dinamica
Inizia questo passoIniziaSfide di ricorsione, poi programmazione dinamica dalla memoizzazione alla tabulazione, entrambe in Python. La manipolazione dei bit è insegnata in C++, quindi è elencata dopo i passaggi; i suoi &, |, ^, << e >> sono anche operatori di Python, quindi si legge comunque facilmente.Inizia
2 corsi, in ordine
1. Sfide sulla ricorsione - Padroneggia il pensiero ricorsivo15 lezioni15 sfide
2. Programmazione dinamica 10115 lezioni
30 lezioni15 sfide
5
Passo 5
Algoritmi sui grafi
Inizia questo passoIniziaRicerca in ampiezza e in profondità, Dijkstra, Bellman-Ford, ordinamento topologico, Kruskal e Prim in Python, sul grafo che hai costruito nel secondo passaggio. La coda di priorità di Dijkstra è heapq: l'heap del secondo passaggio, in forma di libreria.Inizia
7 corsi, in ordine
63 lezioni28 sfide383 domande7 progetti
6
Passo 6
Pratica per i colloqui
Inizia questo passoIniziaDieci pacchetti di sfide da colloquio, la serie di colloqui in Python e due raccolte di problemi di programmazione, tutto in Python e valutato da casi di test. La serie di colloqui esiste solo in Python, quindi questa è l'unica versione del percorso con tutti e tredici i corsi di esercitazione.Inizia
13 corsi, in ordine
99 lezioni85 sfide

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1const greeting = "Hello, Coddy!"

2function sayHi(name) {

3 return greeting + " " + name

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Test #2

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Input

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Una variabile è un contenitore con un nome che memorizza un valore a cui puoi fare riferimento più avanti nel programma.

In Python la crei scrivendo il nome, un segno di uguale e poi il valore che vuoi memorizzare.

Il valore può cambiare nel tempo: riassegnare il nome lo fa semplicemente puntare a un nuovo valore.

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Perché imparare algoritmi e strutture dati in Python su Coddy

Tutto il percorso, in un solo linguaggio. Le strutture dati, gli ordinamenti, la ricorsione, la programmazione dinamica, gli algoritmi sui grafi e i pacchetti da colloquio sono tutti insegnati in Python, e così la serie di colloqui in Python, che non esiste in nessun altro linguaggio. Fa eccezione solo la manipolazione dei bit: è insegnata in C++ ed elencata dopo i passaggi.
Strutture integrate che sai spiegare. Python ti mette in mano list, dict, set, deque e heapq. Costruire le strutture che ci sono dietro è il modo per capire perché list.pop(0) è lento, perché una ricerca in un dict richiede in media tempo costante, e quando un heap batte l'ordinamento, che è proprio ciò che ti chiede chi ti fa il colloquio dopo che ne hai usato uno.
Codice breve, così l'idea si vede. Una lista concatenata o una ricerca binaria stanno in una schermata in Python, senza dichiarazioni di tipo o gestione della memoria di mezzo. Per questo è il linguaggio più rapido per imparare gli algoritmi, e per questo tanti candidati lo scelgono per i colloqui tecnici.
Valutato come in un colloquio. Ogni lezione termina con una sfida verificata da casi di test, e quando una fallisce, Bugsy legge il tuo codice Python e ti indirizza verso la correzione senza darti la risposta. Un certificato gratuito nella maggior parte dei corsi, ognuno verificabile al proprio URL.

Domande frequenti su algoritmi e strutture dati in Python

Python va bene per algoritmi e strutture dati?

Sì, e per imparare è probabilmente la scelta migliore: il codice è breve, quindi ciò che leggi è l'algoritmo, non la sintassi intorno. Vale la pena conoscere due compromessi. Python è più lento di Java o C++, cosa che conta con i limiti di tempo stretti della programmazione competitiva ma raramente in un colloquio, e le sue strutture integrate nascondono i costi su cui stai imparando a ragionare, ed è per questo che il percorso te le fa costruire prima.

Quali strutture dati di Python devo conoscere per i colloqui tecnici?

list (un array dinamico), dict e set (tabelle hash), tuple, collections.deque (una coda veloce su entrambe le estremità), heapq (un min-heap binario su una lista) e collections.Counter. Devi sapere quanto costa ogni operazione, non solo il suo nome. Python non ha liste concatenate, alberi, trie o grafi integrati, quindi quelli li scrivi tu, nel primo e nel secondo passaggio.

Perché implementare una pila o una coda se Python le ha già?

Perché nei colloqui raramente ti chiedono di usare una coda e spesso ti chiedono perché la tua soluzione è lenta. Una coda basata su una list paga ogni pop(0), perché ogni elemento rimanente si sposta di una posizione; deque.popleft() no. Implementare ogni struttura una volta è il modo per conoscerne i costi abbastanza bene da scegliere quella giusta senza pensarci.

Python è abbastanza veloce per la programmazione competitiva?

Per la maggior parte dei problemi, sì. Con limiti di tempo stretti il C++ è la scelta più sicura, ed è per questo che la maggior parte dei programmatori competitivi lo usa, e molti giudici online offrono PyPy, che esegue lo stesso codice Python molto più velocemente. In un colloquio conta molto di più quanto velocemente scrivi che quanto velocemente gira il codice, e lì vince Python.

Qual è il limite di ricorsione di Python, e conta per algoritmi e strutture dati?

Per impostazione predefinita CPython si ferma a una profondità di 1000 chiamate, quindi una ricerca in profondità ricorsiva su una catena lunga può sollevare RecursionError. Puoi alzare il limite con sys.setrecursionlimit, ma l'abitudine migliore, e quella che chi ti fa il colloquio apprezza, è saper sostituire la ricorsione con un ciclo e una pila esplicita: la struttura che costruisci nel primo passaggio.

Devo conoscere Python prima di iniziare questo percorso?

Dovresti trovarti a tuo agio con funzioni, cicli, liste e dizionari, e idealmente con le classi, dato che ogni struttura qui è scritta come una classe. Se non sei ancora a quel punto, il corso di Python di Coddy ti ci porta prima, gratis, e questo percorso riprende da dove finisce.

Ricevo un certificato per il percorso Algoritmi e strutture dati?

Sì. Completa ogni passo e ricevi un certificato gratuito per l'intero percorso Algoritmi e strutture dati. Elenca ogni corso completato lungo il percorso, e rimanda al certificato di ogni corso, così chiunque può verificare ogni competenza indicata. Puoi aggiungerlo al tuo profilo LinkedIn. È un certificato di completamento di Coddy, non una qualifica accreditata.

Altri percorsi di apprendimento

Gli stessi corsi, organizzati per un ruolo diverso. I progressi si mantengono: un corso completato in un percorso vale per ogni percorso che lo include.

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