Zaprojektuj Twittera
Szczegółowy przewodnik i implementacja Python dla problemu „Design Twitter”.
1. Ucz się
Problem „Zaprojektuj Twittera” jest kluczowym wyzwaniem w sekcji Kolejka sterty/priorytetu.
Ta implementacja koncentruje się na logice prostego poziomu w Python.
W dostarczanych przez nas rozwiązaniach priorytetem jest dokładność techniczna i czytelność kodu.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Wizualizacja przepływu logiki dla Design Twitter.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Przeczytaj uważnie opis problemu w serwisie Design Twitter.
2. Formulate brute force
Zaprojektuj proste rozwiązanie iteracyjne.
3. Identify inefficiency
Poszukaj zbędnych obliczeń.
4. Optimize search path
Użyj funkcji mieszania lub sortowania, aby przyspieszyć proces.
5. Final Implementation
Oczyść kod dla standardów produkcyjnych.
Oświadczenie o problemie
Zaprojektuj uproszczoną wersję Twittera, w której użytkownicy mogą publikować tweety, śledzić/przestawać obserwować innego użytkownika i widzieć 10 najnowszych tweetów w aktualnościach użytkownika.
Zaimplementuj klasę Twittera:
- Twitter() Inicjuje obiekt Twittera.
- postTweet(userId: int, tweetId: int) Tworzy nowy tweet z identyfikatorem tweetId według identyfikatora użytkownika userId.
- getNewsFeed(userId: int) -> List[int] Pobiera 10 najnowszych identyfikatorów tweetów z kanału informacyjnego użytkownika.
- follow(followerId: int, followeeId: int) Użytkownik o identyfikatorze followerId rozpoczął śledzenie użytkownika o identyfikatorze followeeId.
- unfollow(followerId: int, followeeId: int) Użytkownik o identyfikatorze followerId zaczął przestać obserwować użytkownika o identyfikatorze followeeId.
Dane wejściowe to lista operacji i argumentów. Zaimplementuj funkcję twitter(operations: list, arguments: list) -> list, która zwraca listę wyników (Brak dla konstruktora/postTweet/follow/unfollow i List[int] dla 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
Przykłady
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
- Puste struktury wejściowe
- Wejścia jednoelementowe
- Duże granice liczbowe
Gotowy do rozwiązania?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Spostrzeżenia i odmiany wywiadu
Podział analizy złożoności
Dlaczego Czas: Directly evaluates all possibilities.
Dlaczego kosmos: Uses standard local memory.
Dlaczego Czas: Optimized paths reduce total operations.
Dlaczego kosmos: May trade memory for speed.
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
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)Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
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
Obowiązują standardowe właściwości problemów ze stertą/kolejką priorytetową.
Powiązane pytania
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Polecane zasoby Pythona
Poszerzaj swoją wiedzę dzięki powiązanym interaktywnym samouczkom, ściągawkom i porównaniom kodów.
Pętle Pythona
Dowiedz się, jak używać pętli Pythona do iteracji danych. Opanuj pętle for, pętle while, przerywaj, kontynuuj i pętluj najlepsze praktyki dzięki interaktywnym przykładom.
Jak sortować listę w Pythonie
Dowiedz się, jak sortować listę w Pythonie za pomocą metody sort() i funkcji sorted(). Odkryj przykłady niestandardowego sortowania kluczy i odwrotnej kolejności.
Ściągawka dotycząca metod ciągów w Pythonie
Kompletny przewodnik dotyczący manipulacji ciągami znaków w języku Python. Opanuj formatowanie, wyszukiwanie, dzielenie, zastępowanie i sprawdzanie właściwości ciągów.
Python kontra JavaScript: który język programowania jest najlepszy?
Kompleksowe porównanie Pythona i JavaScript. Poznaj różnice w składni, wydajność, przypadki użycia (backend vs frontend) i przykłady kodowania.