最近我看到一个挺有意思的帖子，分享给大家。
话说在一个技术团队里，来了个新同事。这个新人挺有意思的，每天都在GitHub上打卡，周末也坚持写技术博客，活跃在各种技术群里，还经常发言。感觉吧，这小伙子是典型的“技术全能型选手”，工作态度堪比我们这些老程序员，甚至还超越了。
但是，某天，团队在讨论一个React性能优化问题时，大家都在尝试各种方案，突然这位新人开口了。他说：“这个问题我在博客里写过，但具体怎么解决…我得再查查资料。” 🤨
我当时就愣住了。什么？你写过的博客里都有答案，怎么忘得这么快？
但细想一下，作为程序员，记住所有细节基本是不可能的。很多时候，我们写的技术博客其实也是我们思考和总结的过程，做了一个备份，防止以后忘了。可问题是，谁能记得住所有的技术细节呢？
所以，我觉得其实这才是程序员的真实面貌。我们总是在查资料、找答案、做总结，别看技术博客写得风生水起，背后其实也有无数次的翻阅资料和调试代码。毕竟，解决问题的能力比记住每个细节要重要得多，对吧？
算法题：累加数
今天我们来聊聊一个看似简单，但实际上却让不少程序员头疼的小算法题：累加数。想必大家应该知道，算法题这种东西，往往看起来容易，做起来却往往不那么简单。
这道题的背景是这样的：给你一个正整数，要求判断这个数是否是累加数。什么是累加数呢？简单来说，累加数指的是一个数的数字可以分成两部分，两部分的和恰好等于这个数。举个例子，比如：
123 -> 分成 1 和 23，1 + 23 = 123，符合条件； 101 -> 分成 1 和 01，1 + 1 = 2，显然不符合。
当然，这个题目要求你不仅仅给出一个简单的判断，而是要通过一些代码逻辑去实现。这就涉及到分割和求和的操作。现在我给大家展示一下怎么用Python来搞定这个问题。
我们可以简单的考虑这个数的每一位，遍历每一个分割点，然后判断前后两部分的和是否等于原数。通过这种方式，我们就能一步一步来实现。
先来看看代码实现：
def is_additive_number(n):
str_n = str(n) # 将数字转为字符串，方便进行分割
length = len(str_n)
# 遍历可能的分割点
for i in range(1, length):
left = int(str_n[:i]) # 左边部分
right = int(str_n[i:]) # 右边部分
if left + right == n: # 判断两部分之和是否等于原数
return True # 如果满足条件，返回True
return False # 如果所有分割点都不满足条件，返回False
# 测试
print(is_additive_number(123)) # 输出 True
print(is_additive_number(101)) # 输出 False
简单来说，我们就是通过把数值转换成字符串，然后在每个位置尝试“分割”它，看看两部分加起来是不是等于原来的数。这个算法的核心就是利用了字符串切割和整数加法，保证每一次分割都能检查出来。
代码解析
字符串处理： 我们首先将整数转换为字符串。这样一来，就能轻松地通过索引来分割数字。
遍历分割点： 然后，我们用一个
for循环来遍历从1到数字长度减1的位置。每个位置都可以作为一个潜在的分割点。这样就能逐个判断数字的前后部分。判断是否符合条件： 在循环内部，我们分别计算出数字的左边部分和右边部分（通过切割字符串），然后转换为整数，再求和。如果两者之和恰好等于原数，那么说明这是一个累加数。
返回结果： 如果找到符合条件的分割点，直接返回
True，否则返回False。
思路分析
这种算法的时间复杂度是 O(d)，其中d是数字的位数。虽然遍历每一个分割点，但是每个分割点只需要常数时间（加法和字符串切割），所以整个算法的效率还算不错。不过，算法的可扩展性就比较有限了，因为我们只是简单地通过暴力穷举的方式来完成判断。
改进？
嗯，虽然这个方法已经能解决大多数问题，但如果数值非常大，算法效率可能会稍微低一些。在这种情况下，我们可以尝试更智能的分割方法，或者在进行加法判断时，提前做一些优化，比如：判断前后部分的数字长度是否符合某种条件，或者是限制某些边界条件。
不过，对于大部分简单场景来说，这种暴力枚举的方式足够了。毕竟，做算法题时，最重要的不是一开始就求解最优解，而是先找到一个能解决问题的解，然后再逐步优化。就像很多时候我们写代码时，先把功能实现出来，再进行性能优化，最终追求一个平衡。
总结
累加数这个题，表面上看似简单，但其实背后也能考察我们对字符串处理、数字操作和时间复杂度的敏感度。像这种题目，很多时候我们做得快，未必能做到最优；但如果做得稳，能保证解的正确性，那也就足够了。
在解这类题目的时候，记住一点：先写出能跑的代码，再考虑性能优化，不要一开始就想着如何把代码写得优雅。程序员的成长就像是从“能跑”到“跑得快”，然后才是“跑得稳”的过程。
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