002-355-Design Twitter by Python

本文例题来自355-Design Twitter

题目

355-Design Twitter

分析

本题非常贴近于程序员码代码的日常需求,剔除了与DB和其他接口的交互,所以唯一要考虑的就是不同的数据,用何种数据类型来处理。
提炼题目,发现了至少需要如下两个数据类型

  • 隶属于个人的推文列表,为了方便取最新的十笔推文,使用队列DEQUE是个好办法。
  • 隶属于个人分关注列表,为了剔除重复性使用集合SET

个人的解法

评论的力量

评论有个解法非常优秀,本分分析即源自此解法

关注列表用set实现,添加和删除都比较简单 #推文列表用list实现,时间戳+推文组成元组加入列表(初始方案,不行) 推文列表用双端队列(deque)实现,时间戳+推文组成元组加入队列头 最复杂的是获取推文,用最大堆实现十条推文的获取。hepq.merge可以多输入单输出排序,再用itertools.islice(iterable, stop) 切片。
by LJ001
python

collections.defaultdict

字典dict的子类,放到面对对象来说,即继承了字典,并实现了额外的方法——提供了一个工厂函数,为字典查询提供一个默认值。
1.何为工厂函数
这是一个面向对象编程的概念,存在的意义就是当你调用此函数时,就建立了一个对应的对象,而这个对象的形式和你的调用函数和传入值有关,工厂会根据你的调用生成指定的对象,而调用者无需去管理工厂里面用的哪些接口。详细可以看设计模式——工厂模式
2.为字典查询提供一个默认值是什么意思
简单点来说,当字典不存在此键值对时,defaultdict提供了初始化,并给予了默认值,最明显的结果如下:

#!/usr/bin/python3
> d = collections.defaultdict(list)
#defaultdict(<class 'list'>, {})
> print(d)
#[]
> print(d['JACK'])
#defaultdict(<class 'list'>, {'JACK': []})
> print(d)

不需要创建即有了键值对。用处不言而喻,跳过了可能的存在性检查,不存在即创建。一定程度上代替了如下两种方法:


dict的miss定义

dict的内置方法setdefault

同时defaultdict还给我们提供了用lambda初始化的方法

#!/usr/bin/python3
d = collections.defaultdict(lambda : '1')

heapq.merge

堆排序算法其中之一的工具


heapq.merge

解释下*,表示对iterable变量定义为可变变量

itertools.islice

itertools.islice

只是要注意下以上两个函数返回的都是迭代器,要获得最终值需要用迭代器遍历。
python果然是工具语言,效果显著emoji,不知道该说什么好。
代码如下
by LJ001

class Twitter:

    def __init__(self):
        """
        Initialize your data structure here.
        """
        self.tweets=collections.defaultdict(collections.deque)
        self.followlist=collections.defaultdict(set)
        self.timestamp=2**31
    def postTweet(self, userId, tweetId):
        """
        Compose a new tweet.
        :type userId: int
        :type tweetId: int
        :rtype: void
        """
        self.timestamp-=1
        self.tweets[userId].appendleft((self.timestamp,tweetId))
        

    def getNewsFeed(self, userId):
        """
        Retrieve the 10 most recent tweet ids in the user's news feed. Each item in the news feed must be posted by users who the user followed or by the user herself. Tweets must be ordered from most recent to least recent.
        :type userId: int
        :rtype: List[int]
        """
        tweets = heapq.merge(*(self.tweets[u] for u in self.followlist[userId] | {userId}))
        return [t for _, t in itertools.islice(tweets, 10)]

    def follow(self, followerId, followeeId):
        """
        Follower follows a followee. If the operation is invalid, it should be a no-op.
        :type followerId: int
        :type followeeId: int
        :rtype: void
        """
        self.followlist[followerId].add(followeeId)
        

    def unfollow(self, followerId, followeeId):
        """
        Follower unfollows a followee. If the operation is invalid, it should be a no-op.
        :type followerId: int
        :type followeeId: int
        :rtype: void
        """
        self.followlist[followerId].discard(followeeId)
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 218,640评论 6 507
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,254评论 3 395
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 165,011评论 0 355
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,755评论 1 294
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,774评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,610评论 1 305
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,352评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,257评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,717评论 1 315
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,894评论 3 336
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,021评论 1 350
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,735评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,354评论 3 330
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,936评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,054评论 1 270
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,224评论 3 371
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,974评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容