离职交接后,线上出bug,接口是我开发的。。

科技   2024-11-14 14:38   山西  
今天看到一个网友发的帖子,实在忍不住想笑出声,还是有点心疼这个网友的。

事情是这样的,网友提了离职,交接完工作后正处于休假状态,可是昨天线上出现了个大bug,结果让老板发现了,追问个不停。

网友一看,那个出问题的接口居然是自己之前开发的,瞬间就有点尴尬,心里想:“这个bug是不是来得有点晚了,早一点的话,岂不是能拿个n+1?” 😂
要我说,都已经离职了,还管这干啥呢?真要在你还没离职的时候,说不定老板发疯还追责呢

都离职了,难道还要回去修bug?


要想工作少出错,大家还是要多修炼基本功,所以我们今天继续来学习算法题

算法题:N皇后

聊一个经典的算法题:N 皇后问题。虽然看起来是个简单的题目,但一旦真正深入思考,你会发现其中的挑战可不小。
N 皇后问题的目标是:在一个 N x N 的棋盘上摆放 N 个皇后,使得它们互不攻击。皇后可以攻击横行、纵列以及斜对角线上的其他棋子,所以要确保摆放的皇后没有冲突。
接下来,我会带大家看一下如何用 Python 实现这个算法。我们首先需要一个棋盘表示的方法,通常我们可以用一个一维数组来表示棋盘。数组的下标代表行数,数组的值代表该行上皇后所在的列数。
首先,咱们需要一个 is_valid 函数来检查某个皇后的位置是否合法。我们需要确保这个位置不与之前的任何一个皇后冲突。检查的方法是:确保该列没有其他皇后,确保两个斜对角线的位置不冲突。
下面是完整的 Python 代码示例:
def solveNQueens(N):
    # 存储结果的列表
    solutions = []

    # 当前棋盘的状态
    board = [-1] * N

    def is_valid(row, col):
        for i in range(row):
            # 检查列是否冲突,检查斜对角线是否冲突
            if board[i] == col or abs(board[i] - col) == row - i:
                return False
        return True

    def backtrack(row):
        # 如果已经摆放了 N 个皇后
        if row == N:
            solutions.append(["." * i + "Q" + "." * (N - i - 1for i in board])
            return
        
        # 尝试将皇后放在当前行的每一列
        for col in range(N):
            if is_valid(row, col):
                board[row] = col
                backtrack(row + 1)
                board[row] = -1  # 回溯

    # 从第一行开始摆放皇后
    backtrack(0)

    return solutions

# 测试
N = 4
results = solveNQueens(N)
for solution in results:
    for row in solution:
        print(row)
    print()

代码解析:

  1. board 数组:我们用一个长度为 N 的数组来表示棋盘的状态。数组的每个元素代表当前行上皇后所在的列。例如,board[i] = j 表示第 i 行的皇后放在第 j 列。
  2. **is_valid(row, col)**:这个函数用来检查我们放置皇后的位置是否合法。它会检查同列上是否有其他皇后,以及是否与已放置的皇后在斜对角线上有冲突。
  3. **backtrack(row)**:回溯函数,尝试在当前行的每一列放置皇后。如果某个位置有效,就递归进入下一行。如果成功放置了 N 个皇后,就将当前的棋盘配置存储到 solutions 列表中。否则,回溯到上一步,尝试其他可能的放置位置。
  4. **solveNQueens(N)**:主函数,接受一个整数 N,表示棋盘的大小,并返回所有可能的皇后摆放方案。

运行结果:

对于 N = 4,输出将是:
. Q . .
. . . Q
Q . . .
. . Q .

. . Q .
Q . . .
. . . Q
. Q . .
可以看到,程序成功找到了两种合法的 4 皇后摆放方式。
做这道题的时候,我有个小小的“程序员心态”——总觉得找不到正确的解法时,手边的咖啡会不会是罪魁祸首。于是每次调试这段代码时,喝一口咖啡,心里默念:“这次一定能通过!”
当然了,N 皇后问题不仅仅是一个有趣的编程挑战,它还可以用来测试我们如何优化递归回溯算法。毕竟递归是个“深坑”,要避免陷进去,能高效地回溯是关键。比如可以通过一些剪枝操作,提前终止不必要的搜索。
代码示例看完了,大家有没有什么疑问?我觉得,这个算法不仅考验了我们的思维能力,还让我们更加熟悉递归和回溯的精髓。
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