設計推特
「設計 Twitter」問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「設計 Twitter」問題是堆/優先隊列部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
視覺化 Design Twitter 的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀設計 Twitter 的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
設計 Twitter 的簡化版本，用戶可以在其中發布推文、關注/取消關注其他用戶，並且能夠在用戶的新聞源中查看最新的 10 條推文。
實作 Twitter 類：
- Twitter() 初始化您的 Twitter 物件。
- postTweet(userId: int, tweetId: int) 由使用者 userId 撰寫一則 ID 為 tweetId 的新推文。
- getNewsFeed(userId: int) -> List[int] 檢索使用者動態消息中最新的 10 則推文 ID。
- follow(followerId: int, followeeId: int) ID 為 followerId 的使用者開始關注 ID 為 followeeId 的使用者。
- unfollow(followerId: int, followeeId: int) ID 為 followerId 的使用者開始取消追蹤 ID 為 followeeId 的使用者。
輸入是操作和參數的清單。實作一個傳回結果清單的函數 twitter(operations: list, arguments: list) -> list （對於建構子/postTweet/follow/unfollow 為 None，對於 getNewsFeed 為 List[int]）。
- •1 <= userId, followerId, followeeId <= 500
- •0 <= tweetId <= 10^4
- •All the tweets have unique IDs
- •At most 30000 calls will be made in total
範例
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
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
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)暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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?
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