技術標籤：ARTSPython後端

ARTS Week 22

如果不自己主動去接觸的話，是什麼也無法創造的。 --優紀《刀劍神域》

Algoithm

二叉搜尋樹序列

概述

從左向右遍歷一個數組，通過不斷將其中的元素插入樹中可以逐步地生成一棵二叉搜尋樹。給定一個由不同節點組成的二叉搜尋樹，輸出所有可能生成此樹的陣列。

示例： 給定如下二叉樹

    2
   / \
  1   3

返回：

[
   [2,1,3],
   [2,3,1]
]

分析

引用題解

• 使用一個queue儲存下個所有可能的節點
• 然後選擇其中一個作為path的下一個元素
• 遞迴直到queue元素為空
• 將對應的path加入結果中
• 由於二叉搜尋樹沒有重複元素, 而且每次遞迴的使用元素的順序都不一樣, 所以自動做到了去重

code

# Definition for a binary tree node.
class TreeNode:
    def __init__(self, x):
        self.val = x
        self.left = None
        self.right = None


class Solution:
    def __init__(self):
        self.res = []

    def BSTSequences(self, root:
 
 TreeNode) -> list[list[int]]:
        if not root:
            return [[]]
        self.dfs(root, [], [root.val])
        return self.res

    def dfs(self, root, q, path):
        # todo 這裡可以類比多少種 BFS樹等
        if not root:
            return

        if root.left:
            q.append(root.left)
 

        if root.right:
            q.append(root.right)

        if not q:
            self.res.append(path)

        for i, nex in enumerate(q):
            new_path = q[:i] + q[i + 1:]
            self.dfs(nex, new_path, path + [nex.val])

Review

How to build your own Neural Network from scratch in Python

概述

What’s a Neural Network?

Most introductory texts to Neural Networks brings up brain analogies when describing them. Without delving into brain
analogies, I find it easier to simply describe Neural Networks as a mathematical function that maps a given input to a
desired output.

Neural Networks consist of the following components

• An input layer, x
• An arbitrary amount of hidden layers
• An output layer, ŷ
• A set of weights and biases between each layer, W and b
• A choice of activation function for each hidden layer, σ. In this tutorial, we’ll use a Sigmoid activation function.

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Training the Neural Network

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Tip

開源、雲服務與外包管理

軟體版本迭代的規劃

概述

1. 開源是一種非常優秀的方式，如果可以希望能夠參加一些開源專案，不僅能夠提升自我技術，同時也能夠在管理專案方面有更加高的提升。
2. 外部服務的順序：雲服務>開源>傳統外包
3. 版本迭代方面：不同的時間段，還是需要進行不同的方向的優化。比如 golang 不同版本的迭代。

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時刻保證競爭力

概述

現在的技術更新速度愈發加快，同時因為疫情，現在的大環境降低，導致內卷愈演愈烈，同時寡頭效應初現，所以還是需要讓自己有足夠的積累，以及在某一方面
有非常深刻的理解。否則，隨著工作年限的提升，很難趕上現在對工作年限要求的能力的提升速度。
那麼應該如何應對：

1. 堅持刷演算法題目：

   1. 二叉樹，二叉樹，二叉樹 一定要先將二叉樹簡單/中等 儘可能的全部刷完
   2. 型別題目，能夠將部分中等題目刷一定比例。
   3. 輸出方法論

2. 專注某一個技術：

   1. 不論技術如何變化，但是底層的技術都是 IO模型的選擇和優化，所以需要對某一箇中間件/資料庫 能夠有非常全面的深入的理解。
   2. 設計模式的應用，每一個底層邏輯都會使用不同的設計模型，不僅僅要知道，同時也需要進行思考：
      1. 為什麼選擇這種模式？
      2. 是否可以選擇其他的模式？
      3. 如果讓你設計，你會如何設計？

3. 提升自我能力：

   1. 提升協調資源的能力，能夠將事情做好很難，所以如果將一件事情能夠做好，才是最基礎的。
   2. 提升系統能力