В данной задаче это не важно было, поэтому опустил, а вот использовать NumPy вряд ли дадут на интервью, хочется сделать уроки, чтобы они были полезны на интервью. Спасибо за обратную связь!)

@@idsulik Про дробные числа в результатах деления было же в условиях.

@@nikolaykarelin4565 Где? Given an array of integers arr and two integers k and threshold, return the number of sub-arrays of size k and average greater than or equal to threshold. Constraints: 1 <= arr.length <= 105 1 <= arr[i] <= 104 1 <= k <= arr.length 0 <= threshold <= 104

​@@idsulik меня вот этот комментарий ко второму примеру тригернул: Note that averages are not integers

@@nikolaykarelin4565 threshold целое число, когда как среднее значение float, может на это намекают, но в данном примере даже если привести к int, все работает, хотя могло бы быть такое, что среднее вышло 4.6, а threshold был бы 5, то округлив мы получим 5, но если привести к int, то получим 4. Проверил, что в данной задаче и приведение и float работают одинаково)

Спасибо👍

Спасибо большое!

Да можно, пример будет ниже, но можно еще лучше оптимизировать, вместо "while" использовать "if", если знаете как, то напишите, если нет, но хотите узнать, дайте знать) class Solution: def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int: res = 0 left = 0 seen = set() for right in range(len(s)): right_char = s[right] while right_char in seen: left_char = s[left] seen.remove(left_char) left += 1 seen.add(right_char) res = max(res, right - left + 1) return res

Действительно похожее задание)

спасибо)

Спасибо) Регулярками можно для разнообразия, но на собеседовании скорее всего будут ждать примерно такое решение, ну и на деле лучше тоже использовать такой вариант, т.к. регулярки тяжелее и добавляют когнитивную нагрузку, на мой взгляд

@@idsulik полностью согласен, просто как вариант решения)

Спасибо большое! Стараюсь

если речь про задачу, то python

да, можно и так

Спасибо! Будут разборы задач про деревья, графы и так далее, подбираю каждую задачу так, чтобы это было максимально полезно(задачи с канала либо попадутся на собеседовании, либо на их примере вы поймете подход, который поможет решить другие задачи, которые вам попадутся на собеседовании). Сейчас идут серии уроков связанные с методом two pointers, далее будет другой метод и т.д. Не хочется скакать с одной темы на другую.

@@idsulik понял, спасибо

Спасибо большое!

Когда используем массив, чтобы найти элемент, нужно проверить каждый элемент по очереди, пока не найдем нужный. Это занимает в худшем случае N операций, где N - количество элементов в массиве. В отличие от массива, структура данных "множество" (set) обычно реализуется с помощью хеш-таблицы. В хеш-таблице каждое значение присваивается определенной "корзине" или "слоту" на основе его хеш-функции. Хеш-функция преобразует входные данные (значения, которые мы хотим хранить в множестве) в индекс массива, где эти значения будут храниться. Когда мы пытаемся проверить, существует ли элемент в множестве, мы можем просто: 1. Вычислить хеш от элемента. 2. Перейти непосредственно к корзине, которая соответствует хешу. 3. Проверить, содержит ли эта корзина искомый элемент. Этот процесс обычно занимает константное время, то есть O(1), потому что не зависит от количества элементов в множестве. Однако, в некоторых случаях (например, когда много элементов имеют один и тот же хеш), операция может занять больше времени, но это редкость при правильно выбранной хеш-функции и достаточной вместимости хеш-таблицы.

если очень просто, то при добавлении значения в set, это значение проходит через функцию, которая выдает индекс, где можно найти этот элемент. hash('мое какое-то значение') -> 100500 #вызвали функцию хеширования значения, на выходе получили индекс, далее уже находим этот элемент по индексу. это упрощенный вариант, рекомендую посмотреть пару видео на эту тему kzbin.info?search_query=%D1%85%D0%B5%D1%88+%D1%82%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D1%86%D0%B0, чтобы точно понять как это работает, потому что set/map очень важные структуры и без них никуда. постараюсь сделать отдельную серию видео на тему структур данных

Спасибо) ​@@idsulik

Да, можно по разному решить. Если stack, то сложность по памяти будет O(n), с двумя указателями будет O(1)(НО только если не учитывать результирующий массив)

@@idsulik ну если при перекладывании в стек освобождать ячейку исходного то типо тоже О(1) получится, ты по сути просто одну форму указателей в другую превращаешь

@@kelstar нет, это не так, если я тебя правильно понял. В худшем случае у тебя все числа будут отрицательными и они все попадут на стек, а это O(n) сложность. В случае с указателями у тебя всегда определенное количество переменных и это количество не меняется в зависимости от входного массива, поэтому тут всегда будет сложность O(1)

@@idsulik да, согласен всё-таки ты прав

Большое спасибо!)) Продолжу! Если есть какие-то замечания, что хотелось бы добавить/удалить/изменить, просьба писать об этом, нужен фидбек)

Спасибо большое, очень приятно!

А, я прослушал условие.

@@muhycspb да, такой вариант подойдет если нет ограничений) У такого варианта будет T: O(nlogn), когда как метод двух указателей даст T:O(n)

Спасибо! Имеется в виду рассказать, что значит та или иная сложность? Потому что саму сложность для конкретных решений я пишу и говорю из-за чего такая сложность(к примеру, O(nlogn) потому что используем сортировку). Если речь про отдельное видео про сложность, то да, сделаю и такое видео

@@idsulik Не, наверное, про то, когда ты пишешь в конце код, чтоб говорить про сложность еще раз :) Я просто например пролистнул сразу к решению и обычно в конце рассказывают какая сложность и т.д.(ожидал того же). Тем более по коду ты можешь еще раз объяснить почему это такая сложность и т.д. от кол-ва циклов и кол-во за использованной памяти

@@AYakov отличное предложение, согласен, что это будет полезно. Со следующего видео начну так делать. Спасибо!)

Спасибо большое!

Спасибо большое!