Design Twitter
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Design Twitter'.
1. Aprenda
O problema do 'Design Twitter' é um desafio chave na seção Heap/Priority Queue.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico do Design Twitter.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema do Design Twitter.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Projete uma versão simplificada do Twitter onde os usuários possam postar tweets, seguir/deixar de seguir outro usuário e possam ver os 10 tweets mais recentes no feed de notícias do usuário.
Implemente a classe Twitter:
- Twitter() Inicializa seu objeto Twitter.
- postTweet(userId: int, tweetId: int) Compõe um novo tweet com ID tweetId pelo usuário userId.
- getNewsFeed(userId: int) -> List[int] Recupera os 10 IDs de tweet mais recentes no feed de notícias do usuário.
- follow(followerId: int, followeeId: int) O usuário com ID followerId começou a seguir o usuário com ID followeeId.
- deixar de seguir (followerId: int, followeeId: int) O usuário com ID followerId começou a deixar de seguir o usuário com ID followeeId.
A entrada é uma lista de operações e argumentos. Implemente uma função twitter(operations: list, arguments: list) -> list que retorna uma lista de resultados (None para construtor/postTweet/follow/unfollow e List[int] para 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
Exemplos
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
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
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Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
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)Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por 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
Aplicam-se propriedades de problema de heap padrão/fila de prioridade.
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