Conversation
| return self.top_k[0] | ||
| ``` | ||
| ### 感想 | ||
| - たまたまnumsが空で来た時に対処できるコードになっていただけで、step1でnumsが空のケースを意識できていなかったことに反省した |
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最近はじまったオープンソースクイズですが、こういったところのイシューをみてもらうと、最終的に、これくらいの精度でコードが読解されるのだということが分かるかと思います。
https://discord.com/channels/1084280443945353267/1340007089291919393/1340012211430625324
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他の人のコードを読んで「感想を持つ」というところをして欲しいですね。大事なのはそこなので。
「この程度のものを書けることはどうでもいい」ということを理解するというのがこの練習の目標です。
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レビューありがとうございます。
最近はじまったオープンソースクイズですが、こういったところのイシューをみてもらうと、最終的に、これくらいの精度でコードが読解されるのだということが分かるかと思います。
簡単なクイズに参加して、感覚掴もうと思います。ありがとうございます。
| def __init__(self, k: int, nums: List[int]): | ||
| self.k = k | ||
| self.top_k = nums | ||
| heapq.heapify(self.top_k) |
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nums を破壊しているのが少し気になりますね。どちらがいいでしょうか。
今後、k+1番目のスコアや一覧を参照する機能が増えていくことを考えると、nums は破壊しない方が良いと思いました。
add をループで回すというのも手です。
__init__でaddを呼び出すということですね。
addで行うのがk個のヒープを作るという初期化のような操作でもあるので、確かにaddでループするのも分かりやすいなと思いました。
| return self.top_k[0] | ||
| ``` | ||
| ### 感想 | ||
| - すんなり解けたので、次は binary heap を実装してみる。 |
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自分が実装した時は、公式ドキュメントとcpythonのソースコードが参考になりました。
| heapq.heappush(self.top_k, val) | ||
| while len(self.top_k) > self.k: | ||
| heapq.heappop(self.top_k) |
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heappushpopを使うと、ここの処理がより効率的になります
https://docs.python.org/ja/3.13/library/heapq.html#heapq.heappushpop
| def __init__(self, k: int, nums: List[int]): | ||
| self.k = k | ||
| self.top_k = nums | ||
| heapq.heapify(self.top_k) |
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普通の環境であれば下記のように個別の関数をインポートしておくと、
from heapq import heapify
nums = [4, 5, 8, 2]
heapify(nums) # heapq. を省略できる
みたいに先頭の heapq. を省略できるということですね。(他の関数も同様)
heapって何回も書くの大変で避けたかったので助かります。シンプルになって良いですね。
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703. Kth Largest Element in a Stream