ARTS 第7周
ARTS 第7周分享
[TOC]
Algorithm
922. Sort Array By Parity II
难度：[easy]
[思路]
- 遍历整个数组用连个容器，分别存储位置不对的奇数和偶数
- 分别从两个容器中取出一个数据，进行位置互换
[参考代码]
func sortArrayByParityII(A []int) []int {
odds := make([]int, 0)
evens := make([]int, 0)
// 遍历整个数组用连个容器，分别存储位置不对的奇数和偶数
for i, v := range A {
if i%2 == 0 && v%2 != 0 {
evens = append(evens, i)
} else if i%2 != 0 && v%2 == 0 {
odds = append(odds, i)
}
// 分别从两个容器中取出一个数据，进行位置互换
if len(odds) > 0 && len(evens) > 0 {
A[evens[0]], A[odds[0]] = A[odds[0]], A[evens[0]]
evens = evens[1:]
odds = odds[1:]
}
}
return A
}
Review
<https://golangbot.com/write-files/>
如何用golang写数据到文件
- 写字符串到文件
- 写字节到文件
- 逐行写入文件
- 向文件追加内容
- 并发的写数据到文件
Tips
分享一：
这周读的一遍文章，关于如何刷LeetCode：https://mp.weixin.qq.com/s/fECqsr3T4WKNcx7s-2ozuA
个人总结：
刷题不能蛮干，要循序渐进
- 题目难度循序渐进：从简单的题开始，即使有经验，也应该如此
- 按算法分类来刷题：一个时间段，持续地刷同一个类型的题
- 分类：
- 考察数据结构：链表、栈、队列、哈希表、图、Trie、二叉树
- 考察基础算法：深度优先、广度优先、二分查找、递归
- 考察算法思想：递归、分治、回溯搜索、贪心、动态规划
- 优点：会促使你对这个数据结构，算法有更深，更全面的理解
- 分类：
刷题的两种方式，龟系，兔系
- 龟系：每一个题目都要追求最有的解法，所以不满足于一种解法，各种解法都写一写，所以每一道题都会需要大量时间
- 兔系：使用固定的套路来刷题，先根据标签来分类，按照解该类型题的套路来刷题
- 每个标签内部也分为Easy、Medium、Hard，按照先易后难的顺序刷题，先熟悉套路，再循序渐进
解题三部曲：
- 看懂题目
- 理解清楚题目究竟要解决什么问题
- 有些题目很好理解，有些题目很隐晦
- 5分钟内看不懂，mark下来，以后做
- 分析，推导解法
- 不要去想任何实现相关的事情，不去想代码如何写
- 目的：减少心智负担
- 将思路转换成代码
- 将一个思路转换成代码的难度不一定，有时候会很难
算法的封装思想
-
封装的目的是为了重复利用
-
不仅要考虑代码层的封装，思维层的封装也很重要
-
有些已经实现过的基本算法自己就没必要再去实现一遍（元算法），可以直接调用内置函数库的（比如排序算法）
-
对于元算法：一定要刻意练习（理解 + 实现）
- 先看算法书上的描述，确保自己理解到位
- 自己尝试实现一遍
-
保持持续地动力
- 特别关注刷题的正反馈
- 老是无法解决的难题：降低难度，或更全面的复习该算法和数据结构
- 千万不要死磕，要智取，如果实在解决不了，就放弃它
分享二：
git移除文件/取消对文件的追踪
移除文件
git rm 文件
取消对文件的追踪
git rm --cached 文件
.gitignore书写套路
第一行应该是：.gitignore
这样写的好处是，可以直接忽略掉这个文件自身，git status时就不会出现这个文件，你就可以大胆的用git add ., 相当实用
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这种工作上使用ER图，所以复习了一下ER图基础概念：
ER图最主要的是是三部分：实体(entity)，属性(attribute)，关系(relationship)
实体：长方形表示， 一种特定的数据模型，每个实体都有自己的成员，比如学生实体就拥有张三，李四等实体成员。
属性：椭圆形表示， 这种数据模型具有的属性，例如学生模型就具有姓名， 学号， 年级等属性。
属性分为唯一属性和非唯一属性：
- 唯一属性：可以用来唯一表示一个实体中的成员，每个成员各不相同，比如学生实体的学号id，就是唯一标识一个成员
- 非唯一属性：多个成员的该属性值可以相同， 比如学生实体的性别就是非唯一的，大多数人都相同
关系：菱形表示， 用于表示实体与实体之间的关系，比如学生实体和成绩单实体，它们之间的关系就是：每个学生拥有一张成绩单
-
三种关系类型：
- 1对1：指实体模型A与实体模型B，A中的每个实体成员至多与B中的唯一个实体成员有关系，并且B中的每个实体成员至多与A中的唯一个实体成员有关系
- 1对多：实体模型A中的每个实体成员至多与B中的唯一个实体成员有关系，但是实体模型B中的一个实体成员与模型A中的多个实体成员有关系。
- 多对多：实体模型B中的一个实体成员与模型A中的多个实体成员有关系， 同时实体模型A中的一个实体成员与模型B中的多个实体成员有关系
实体补充：实体还细分为弱实体和复合实体：
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弱实体：双菱形表示
- 一个实体必须依赖于另一个实体存在，那么前者是弱实体，后者是强实体，弱实体必须依赖强实体存在，例如上图的学生实体和成绩单实体，成绩单依赖于学生实体而存在，因此学生是强实体，而成绩单是弱实体，强实体不存在，那么弱实体就不存在。
- 弱实体和强实体的联系必然只有1：N或者1：1，
-
复合实体：长方体内加一个菱形来表示
- 还是不太理解。。
属性补充：属性还细分为复合属性、多值属性和派生属性、可选属性，同时还有用来表示联系的属性，称为联系属性。
-
复合属性：一个属性实际是由多个属性组合而成， 例如名字属性，它可以包含姓氏属性和名字属性；
- 复合属性也有唯一属性，例如学生的所在班级属性，由于多个年级都有班级，所以单单班级属性是不唯一的，但是和年级组成的复合属性后则可以匹配成唯一属性。
- 多值属性：用双线椭圆表示， 一个实体的某个属性可以有多个不同的取值，例如一本书的分类属性，这本书有多个分类，例如科学、医学等，这个分类就是多值属性
-
派生属性：用虚线椭圆表示，派生属性的值由其它属性的值计算得出
- 小组人数就是典型的派生属性，随着学生实例的参加的兴趣小组变化，小组人数属性也会变化，一般来讲派生属性不存在于数据库中，而是通过相应的公式进行计算得到，如果要放到数据库中，那么隔一段时间就要进行更新，否则会出现数据错误；
- 可选属性：在椭圆的文字后用（O）来表示，该属性的值可以为空，这就是可选属性，如地址就是一个可选属性
- 联系属性：联系属于用户表示多个实体之间联系所具有的属性，一般来讲M:N的两个实体的联系具有联系属性，在1:1和1：M的实体联系中联系属性并不必要。
本周阅读
第三周：1, 2, 3, 4, 7
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最详细的IDEA中使用Debug教程: https://mp.weixin.qq.com/s/kWepBAGy5Hb15GfrsEiSHw
数据库的设计（E-R图，数据库模型图，三大范式）: https://blog.csdn.net/Firewall5788/article/details/78112516
Part 36: Writing Files: https://golangbot.com/write-files/
微信大佬总结的算法学习经验: https://mp.weixin.qq.com/s/fECqsr3T4WKNcx7s-2ozuA
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数据库ER图基础概念整理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29029129
