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什么是__init__.py一个Python源目录？

我有一段时间有一个有趣的面试经历.问题开始很简单:

Q1:我们有包含数字的袋子1,2,3,..., 100.每个数字只出现一次,因此有100个数字.现在从包里随机挑出一个号码.找到丢失的号码.

当然,我之前听过这个采访问题,所以我很快回答了以下问题:

A1:嗯,这些数字的总和1 + 2 + 3 + … + N是(N+1)(N/2)(见维基百科:算术系列之和).因为N = 100,总和是5050.

因此,如果包中存在所有数字,则总和将是精确的5050.由于缺少一个数字,总和将小于此数值,差异就是该数字.所以我们可以在O(N)时间和O(1)空间中找到丢失的数字.

在这一点上,我认为我做得很好,但突然之间,这个问题发生了意想不到的变化:

Q2:这是正确的,但是现在如果缺少两个数字你会怎么做？

我之前从未见过/听过/考虑过这种变化,所以我惊慌失措,无法回答这个问题.面试官坚持要知道我的思考过程,所以我提到也许我们可以通过与预期产品进行比较来获得更多信息,或者可能在从第一遍获得一些信息后再做第二遍,但我真的只是拍摄在黑暗中而不是实际上有一条清晰的解决方案.

面试官确实试图鼓励我说有第二个等式确实是解决问题的一种方法.在这一点上,我有点不高兴(因为事先不知道答案),并询问这是一般的(阅读:"有用")编程技术,还是只是一个技巧/问题答案.

面试官的回答让我感到惊讶:你可以概括一下找到3个缺失数字的技巧.实际上,您可以将其概括为找到k个缺失的数字.

Qk:如果行李中缺少k个号码,您会如何有效地找到它？

这是几个月前,我仍然无法弄清楚这种技术是什么.显然有一个?(N)时间下限,因为我们必须扫描所有数字至少一次,但是访问者坚持解决技术的时间和空间复杂度(减去O(N)输入扫描的时间)在k而不是N中定义.

所以这里的问题很简单:

• 你会如何解决Q2？
• 你会如何解决Q3？
• 你怎么解决Qk？

澄清

• 通常有1个 …

selfPython 中这个词的目的是什么？我理解它指的是从该类创建的特定对象,但我不明白为什么它明确需要作为参数添加到每个函数.为了说明,在Ruby中我可以这样做:

class myClass
    def myFunc(name)
        @name = name
    end
end

我很容易理解.但是在Python中我需要包括self:

class myClass:
    def myFunc(self, name):
        self.name = name

谁能跟我说说这个？这不是我在(无可否认的有限)经历中遇到的事情.

我需要在python中获取大文件(数十万行)的行数.记忆和时间方面最有效的方法是什么？

目前我这样做:

def file_len(fname):
    with open(fname) as f:
        for i, l in enumerate(f):
            pass
    return i + 1

有可能做得更好吗？

我想知道做什么更好:

d = {'a': 1, 'b': 2}
'a' in d
True

要么:

d = {'a': 1, 'b': 2}
d.has_key('a')
True

我已经在我们的一个开发RedHat linux盒子上获得了sudo访问权限,而且我似乎发现自己经常需要将输出重定向到我通常没有写入权限的位置.

麻烦的是,这个人为的例子不起作用:

sudo ls -hal /root/ > /root/test.out

我刚收到回复:

-bash: /root/test.out: Permission denied

我怎样才能让它发挥作用？

当我输入时git diff,我想用我选择的视觉差异工具(Windows上的SourceGear"diffmerge")查看输出.如何配置git来执行此操作？

在Python中,以下是获取元素数量的唯一方法吗？

arr.__len__()

如果是这样,为什么奇怪的语法？

赋值运算符=和<-R 之间有什么区别？

我知道运营商略有不同,如本例所示

x <- y <- 5
x = y = 5
x = y <- 5
x <- y = 5
# Error in (x <- y) = 5 : could not find function "<-<-"

但这是唯一的区别吗？

我有一个DataFrame:

>>> df
                 STK_ID  EPS  cash
STK_ID RPT_Date                   
601166 20111231  601166  NaN   NaN
600036 20111231  600036  NaN    12
600016 20111231  600016  4.3   NaN
601009 20111231  601009  NaN   NaN
601939 20111231  601939  2.5   NaN
000001 20111231  000001  NaN   NaN

然后我只想要那些EPS不是NaN,df.drop(....)即将返回数据帧的记录,如下所示:

                  STK_ID  EPS  cash
STK_ID RPT_Date                   
600016 20111231  600016  4.3   NaN
601939 20111231  601939  2.5   NaN

我怎么做？