python 可以刷 leetcode 嗎 | 刷 leetcode 使用 python 和 C 對比 | 刷題最佳實踐

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很多初學者在準備 LeetCode 刷題時會問:“Python 可以刷 LeetCode 嗎? 答案是——完全可以,甚至是強烈推薦!
作為一種語法簡潔、表達力強的語言,Python 在 LeetCode 刷題中不僅能顯著提升編碼效率,還能説明你更專注於演算法本身的邏輯思維。 無論你是準備校招 OA、技術面試,還是刷題打基礎,Python 都是一個非常理想的選擇。

python 可以刷 leetcode 嗎 | 刷 leetcode 使用 python 和 C 對比 | 刷題最佳實踐
python 可以刷 leetcode 嗎 | 刷 leetcode 使用 python 和 C 對比 | 刷題最佳實踐

一、Python 能提高我們的刷題速度

LeetCode 雖然支援各種語言去刷題,但是相比於其他語言,Java 或者 C 需要寫 100 行代碼,python 可能只需要幾行就搞定了,在面試時候,這種能極大的幫助我們完成 Code,因為都是限時的,而且 Python 豐富的類庫、工具類,使用起來非常方便。

二、刷題性能對比

毫無疑問,就運行時間來看,C 或者 C++在 leetcode 上執行速度肯定是最快的,因為 C 更接近底層硬體運行,但是,我們刷題是為了面試,面試往往只會考慮時間複雜度,空間複雜度,這個和你選取任何程式設計語言去刷題毫無關係,我們只需要關注演算法本身即可,就這點來說,使用 Python 去刷題很方便,就運行性能來說 C>Python>Java。

三、學習難易度和上手度對比

不同職業路徑的程式設計語言可能有所不同。 而 Python 則在數據科學和快速應用開發領域更受歡迎,它也是最佳的 LeetCode 程式設計語言 Python,而 C 語言則適用於底層開發、系統設計等領域。 Python 可以快速學習並且上手,3 天就可以學會 Python,如果你之前瞭解過其他語言,只需要熟悉基本語法即可用,所以新手也可以用 Python 作為 Leetcode 程式設計語音。

而 Java 學習路線相對 Python 更曲折,寫起來也較為複雜,C 則需要深入理解指標,記憶體配置、系統調用等,入門較難。 因此,從使用門檻來說,Python 肯定是最合適的。

四、Leetcode 刷題時語言的選擇

刷 leetcode 題目無非是為了應付面試,如果追求記憶體佔用、速度性能,可以使用 C 或者 C++,更接近底層,但是我們是為了面試,使用能夠快速解題並且能夠節約時間的 Python 更好了,當然多會一種語言更好,比如 Java、C++,有時候會要求更好的性能,這個時候可以使用 C++。

五、面試官對程式設計語言的要求

不同公司可能不太一樣,與公司的崗位 JD 有關係,不過面試主要考察的是候選人的整體面試水準,而不單單是一種程式設計語言,更看重解題的思路和時間複雜度、空間複雜度等,並且很多 Follow up Question 需要解釋清楚,和程式設計語言沒有關係。

六、Python、Java 還是 C?

總的來說,到底是選擇 Python 還是 C,在LeetCode上刷題取決於個人情況。 具體來說是個人的程式設計基礎、學習時間、興趣點、求職目標等情況,選擇最適合自己的語言。 無論選擇什麼語言,都必須堅持和不斷學習來提升程式設計能力。

總體來說,Python 和 C 語言都有自己的優勢。 根據個人實際情況選擇適合自己的語言去練習 LeetCode 吧! 對於初學者或追求快速反覆運算、學習效率的使用者,可以選擇 Python。 而對底層知識和性能優化有需求的專業人員,則可以選擇 C 語言。 但是無論選擇什麼語言,演算法和數據結構的原理都是要理解的。 只有練習和實踐,再加不斷的學習, 才是最重要的!

FAQs:

1.在刷 LeetCode 題目時,Python 和 C 有什麼不同?

Python 和 C 語言是兩種完全不同的語言,是無法進行比較的,它們之間有以下區別:Python 是解釋型語言,語法簡單,易於上手,但執行比較慢; C 是編譯型語言,執行速度非常快,但語法複雜。 在對比實現 python 和 c 中的 LeetCode 題目時,如果時間不那麼緊張,可以選擇 python,因為在演算法題目上使用 python 可以更快地實現演算法邏輯,而 C 在性能和面試準備上更加優勢。

2. 使用 python 刷 LeetCode 題目有哪些優勢

python 刷題優勢可以表述如下:簡單易學,首先,python 語法簡單,易於學習理解和上手。 其次, Python 標準庫和第三方庫豐富,有自己的博大精深的生態系,廣泛使用可以更好的實現演算法邏輯。 再者, python 對字串和數位等數據結構處理更加靈活,可以更快簡化代碼實現,並且 python 支援大整數運算和高精度計算等對大數的運算處理可以很方便所以對於演算法題目的解法來說更加的方便。

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Jack Xu MLE | 微軟人工智慧技術人員
Princeton University博士,人在海外,曾在谷歌、蘋果等多家大廠工作。深度學習NLP方向擁有多篇SCI,機器學習方向擁有Github千星⭐️專案。
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