Progetta Twitter
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Progettare Twitter".
1. Impara
Il problema "Progettare Twitter" è una sfida chiave nella sezione Heap/Coda prioritaria.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello semplice in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per Design Twitter.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per Design Twitter.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Progetta una versione semplificata di Twitter in cui gli utenti possono pubblicare tweet, seguire/smettere di seguire un altro utente e vedere i 10 tweet più recenti nel feed di notizie dell'utente.
Implementa la classe Twitter:
- Twitter() Inizializza il tuo oggetto Twitter.
- postTweet(userId: int, tweetId: int) Compone un nuovo tweet con ID tweetId dall'utente userId.
- getNewsFeed(userId: int) -> List[int] Recupera i 10 ID tweet più recenti nel feed di notizie dell'utente.
- follow(followerId: int, followeeId: int) L'utente con ID followerId ha iniziato a seguire l'utente con ID followeeId.
- unfollow(followerId: int, followeeId: int) L'utente con ID followerId ha iniziato a smettere di seguire l'utente con ID followeeId.
L'input è un elenco di operazioni e argomenti. Implementa una funzione twitter(operations: list, arguments: list) -> list che restituisce un elenco di risultati (None per costruttore/postTweet/follow/unfollow e List[int] per getNewsFeed).
- •1 <= userId, followerId, followeeId <= 500
- •0 <= tweetId <= 10^4
- •All the tweets have unique IDs
- •At most 30000 calls will be made in total
Esempi
operations = ["Twitter", "postTweet", "getNewsFeed", "follow", "postTweet", "getNewsFeed", "unfollow", "getNewsFeed"], arguments = [[], [1, 5], [1], [1, 2], [2, 6], [1], [1, 2], [1]]
[None, None, [5], None, None, [6, 5], None, [5]]
User 1 posts tweet 5. News feed: [5]. User 1 follows 2. User 2 posts tweet 6. News feed: [6, 5]. User 1 unfollows 2. News feed: [5].
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
import heapq, collections
class TwitterOpt:
def __init__(self):
self.count = 0
self.tweetMap = collections.defaultdict(list)
self.followMap = collections.defaultdict(set)
def postTweet(self, userId, tweetId):
self.tweetMap[userId].append([self.count, tweetId])
self.count -= 1
def getNewsFeed(self, userId):
res = []
minHeap = []
self.followMap[userId].add(userId)
for followeeId in self.followMap[userId]:
if followeeId in self.tweetMap:
index = len(self.tweetMap[followeeId]) - 1
count, tweetId = self.tweetMap[followeeId][index]
minHeap.append([count, tweetId, followeeId, index - 1])
heapq.heapify(minHeap)
while minHeap and len(res) < 10:
count, tweetId, followeeId, index = heapq.heappop(minHeap)
res.append(tweetId)
if index >= 0:
count, tweetId = self.tweetMap[followeeId][index]
heapq.heappush(minHeap, [count, tweetId, followeeId, index - 1])
return res
def follow(self, followerId, followeeId):
self.followMap[followerId].add(followeeId)
def unfollow(self, followerId, followeeId):
if followeeId in self.followMap[followerId]: self.followMap[followerId].remove(followeeId)Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
class TwitterBrute:
def __init__(self):
self.tweets = []
self.following = collections.defaultdict(set)
def postTweet(self, userId, tweetId):
self.tweets.append((userId, tweetId))
def getNewsFeed(self, userId):
res = []
for u, t in reversed(self.tweets):
if u == userId or u in self.following[userId]:
res.append(t)
if len(res) == 10: break
return res
def follow(self, followerId, followeeId):
self.following[followerId].add(followeeId)
def unfollow(self, followerId, followeeId):
if followeeId in self.following[followerId]: self.following[followerId].remove(followeeId)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Heap / Priority Queue data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà del problema Heap/Coda con priorità standard.
Domande correlate
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