9.11VIVO后端研发的笔试 求个ac答案

VIVO后端第一题,就是拆礼物那个题,应该很多小伙伴都做出来了。

当时自己做的是90%通过率。

自己做的还是不对。

求个AC代码。感谢~

题目描述如下
#vivo#
全部评论
你倒着处理,用栈处理括号配对试试
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发布于 2019-09-13 17:39
我也是通过90%,把数组长度改成1000,就AC了。
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发布于 2020-06-03 18:33
.....直接算到0之前的做括号数-右括号数
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发布于 2019-09-13 17:28
def fun(s):     count = 0     for i in range(len(s)):         if s[i] == '0':             return count         elif s[i] =='(':             count += 1         else:             count -= 1
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发布于 2019-09-13 17:27
初始化计数为0,读取字符遇到左括号+1 遇到右括号-1,直到遇到0停止
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发布于 2019-09-13 17:26
我的思路,从前往后,遇到'(',count++,遇到')',count--,遇到0,break。输出count。
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发布于 2019-09-13 17:26
最简单的做法就是一直替换连续成对'()'为空直到没有成对的,然后就是长度/2就可以了
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发布于 2019-09-13 17:23
题目描述 小v所在的公司即将举行年会,年会方案设计过程中必不可少的一项就是抽奖活动。小v在本次活动中被委以重任,负责抽奖活动的策划;为了让中奖的礼物更加精美且富有神秘感,打算采用礼品盒来包装奖品,此时小v发挥了自己的创意想捉弄一下获奖的同事,便采取了多重包装来包装奖品。 现给出一个字符串,并假定用一对圆括号( )表示一个礼品盒,0表示奖品,你能据此帮获奖者算出最少要拆多少个礼品盒才能拿到奖品吗? 输入描述: 一行字符串,仅有'('、')'、'0' 组成,其中一对'(' ')'表示一个礼品盒,‘0’表示奖品;输入的字符串一定是有效的,即'(' ')'一定是成对出现的。 输出描述: 输出结果为一个数字,表示小v要拆的最少礼品盒数量 示例1输入输出示例仅供调试,后台判题数据一般不包含示例 输入 复制 (()(()((()(0))))) 输出 复制 5 示例2输入输出示例仅供调试,后台判题数据一般不包含示例 输入 复制 (((0))) 输出 复制 3
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发布于 2019-09-13 17:19

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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 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 Coding恰好是Coding 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 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 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 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 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 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, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding 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
聪明的芭乐等一个of...:佬可以推荐一些和aicoding相关的学习资料吗?最近特别想学习这个方向
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