题解 | #比较版本号#

比较版本号

http://www.nowcoder.com/practice/2b317e02f14247a49ffdbdba315459e7

方法一:

    const nums1 = version1.split('.')
    const nums2 = version2.split('.')
    let i = 0
    // 将分割后的数组各项转化为数字即可解决前导零的问题
    // 当有多出的修订号,用0代替
    while(i < nums1.length || i < nums2.length){
        let x = 0 , y = 0
        if(i < nums1.length) x = parseInt(nums1[i])
        if(i < nums2.length) y = parseInt(nums2[i])
        if(x > y) return 1
        if(x < y) return -1
        i++
    }
    return 0
};


方法二:在方法一的基础上改进

function compare( version1 ,  version2 ) {
    
    let [m , n] = [version1.length , version2.length]
    let i = 0, j = 0
    // 为了优化空间复杂度,可以边解析版本号,边将各项转化为数字即可解决前导零的问题
    // 当有多出的修订号,用0代替
    while(i < m || j < n){
        let x = 0 , y = 0
        while(i < m && version1[i] !== '.'){
            x = x * 10 + version1[i].charCodeAt() - '0'.charCodeAt()
            i++
        }
        // 略过 '.'
        i++
        while(j < n && version2[j] !== '.'){
            y = y * 10 + version2[j].charCodeAt() - '0'.charCodeAt()
            j++
        }
        // 略过 '.'
        j++
        if(x !== y){
            return x > y ? 1 : -1
        }
    }
    return 0
}
module.exports = {
    compare : compare
};
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01-14 16:23
广州商学院 Java
双非后端失败第N人:如果准备好了可以直接投字节,字节是最不看学历的,只要想面,大概率都能给你约面。
双非有机会进大厂吗
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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai&nbsp;Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai&nbsp;Coding恰好是Coding&nbsp;Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI&nbsp;Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules&nbsp;加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude&nbsp;Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai&nbsp;Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context&nbsp;Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件,&nbsp;CoWork之类的。后续也有一些Ralph&nbsp;Loop啥的,还有Coding里面的Coding&nbsp;Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:和优秀的人,做有挑战的事
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