Как решить 1000 задач на Leetcode за 300 дней?
Mansi Agarwal автор контента на площадке Favtutor, поделилась своим опытом решения большого объёма задачек на Leetcode (онлайн-платформе с алгоритмическими задачами по программированию).
Решить более 1000 вопросов — задача не из лёгких. Через некоторое время вам может стать скучно, и вы начнёте отвлекаться на новые области. Однако достижение цели требует времени и усилий.
Мэнси даёт развёрнутые советы по выполнению такой масштабной задачи:
— Погружайтесь в тему
— Составляйте и отслеживайте ежедневные списки целей
— Разбирайте каверзные вопросы
— Придерживайтесь того, что работает
В статье можно найти и ошибки, которые поджидали автора на этом пути, а также полезные инструменты, помогавшие выполнять задачи.
👉 Читать статью (английский)
👉 Читать перевод
Mansi Agarwal автор контента на площадке Favtutor, поделилась своим опытом решения большого объёма задачек на Leetcode (онлайн-платформе с алгоритмическими задачами по программированию).
Решить более 1000 вопросов — задача не из лёгких. Через некоторое время вам может стать скучно, и вы начнёте отвлекаться на новые области. Однако достижение цели требует времени и усилий.
Мэнси даёт развёрнутые советы по выполнению такой масштабной задачи:
— Погружайтесь в тему
— Составляйте и отслеживайте ежедневные списки целей
— Разбирайте каверзные вопросы
— Придерживайтесь того, что работает
В статье можно найти и ошибки, которые поджидали автора на этом пути, а также полезные инструменты, помогавшие выполнять задачи.
👉 Читать статью (английский)
👉 Читать перевод
👍2
Forwarded from Библиотека нейросетей | ChatGPT, Midjourney, DeepSeek, Sora
Умение быстро находить решения сложных задач — один из самых важных навыков разработчика. Но найти по-настоящему полезную информацию в лавинообразном потоке SEO-оптимизированного контента бывает нелегко. На помощь придут ИИ-поисковики: они могут отыскать ответ на самый размытый запрос, а при необходимости — сгенерируют собственное решение.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Как новичкам не забросить изучение IT
Несколько советов, которые помогут пройти сложный путь обучения IT-профессиям и устроиться на новую работу. А также разбор типичных проблем, с которыми сталкиваются многие люди, начинающие путь в познании IT.
👉 Читать статью
Несколько советов, которые помогут пройти сложный путь обучения IT-профессиям и устроиться на новую работу. А также разбор типичных проблем, с которыми сталкиваются многие люди, начинающие путь в познании IT.
👉 Читать статью
👍4
✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД
Условие: В корзине лежит m чёрных шаров и n красных. Мы достаём из корзины случайный шар и, если он чёрный, то заменяем его на красный, а если он красный, то кладём его обратно. Найдите математическое ожидание числа красных шаров в корзине после k итераций этой процедуры.
Решение: Обозначим количество красных шаров в корзине после k итераций как x. Нужно найти математическое ожидание величины x.
✍️ Поскольку мы кладём шар обратно в корзину, если он красный, то x = n + y, где y — количество чёрных шаров, которые стали красными после k итераций.
Пронумеруем чёрные шары. Для каждого j-го чёрного шара введём случайную величину I-джитое 1️⃣, которая будет индикатором того, что j-й чёрный шар стал красным после k итераций. Эта случайная величина равна единице, если шар поменял цвет, и нулю, если не поменял. Следовательно, сумма 2️⃣ таких величин будет равна количеству поменявших цвет шаров, которое мы выше обозначили как y. Получаем формулы 3️⃣ и 4️⃣. Вспомним, что матожидание — это сумма произведений вида «значение × вероятность этого значения». В нашем случае значений всего два: 1 и 0.
Получилась сумма вероятностей того, что j-й чёрный шар поменял цвет. Посчитаем эту вероятность. Нам будет удобнее перейти к отрицанию 5️⃣.
Чему равна вероятность, стоящая после знака минус? У нас есть k попыток вытащить шар. Поскольку попытки независимые, то вероятность после знака минус будет равна некоторому выражению в k-й степени — произведению вероятностей того, что при каждой попытке мы не вытащили данный шар.
Какова вероятность не вытащить шар в каждой конкретной попытке? Это будет дробь, в знаменателе — общее число шаров m + n. Мы должны были вытащить какой-либо шар кроме j-го. Вариантов так сделать — m + n – 1. Это выражение и будет в числителе 6️⃣.
Вычисляем искомое ожидание:
7️⃣ Все вероятности, стоящие справа под знаком суммы, — одинаковые. Поэтому сумма будет равна количеству чёрных шаров m, умноженному на вероятность, что конкретный шар поменял цвет.
Затем остаются 8️⃣ и 9️⃣
Условие: В корзине лежит m чёрных шаров и n красных. Мы достаём из корзины случайный шар и, если он чёрный, то заменяем его на красный, а если он красный, то кладём его обратно. Найдите математическое ожидание числа красных шаров в корзине после k итераций этой процедуры.
Решение: Обозначим количество красных шаров в корзине после k итераций как x. Нужно найти математическое ожидание величины x.
✍️ Поскольку мы кладём шар обратно в корзину, если он красный, то x = n + y, где y — количество чёрных шаров, которые стали красными после k итераций.
Пронумеруем чёрные шары. Для каждого j-го чёрного шара введём случайную величину I-джитое 1️⃣, которая будет индикатором того, что j-й чёрный шар стал красным после k итераций. Эта случайная величина равна единице, если шар поменял цвет, и нулю, если не поменял. Следовательно, сумма 2️⃣ таких величин будет равна количеству поменявших цвет шаров, которое мы выше обозначили как y. Получаем формулы 3️⃣ и 4️⃣. Вспомним, что матожидание — это сумма произведений вида «значение × вероятность этого значения». В нашем случае значений всего два: 1 и 0.
Получилась сумма вероятностей того, что j-й чёрный шар поменял цвет. Посчитаем эту вероятность. Нам будет удобнее перейти к отрицанию 5️⃣.
Чему равна вероятность, стоящая после знака минус? У нас есть k попыток вытащить шар. Поскольку попытки независимые, то вероятность после знака минус будет равна некоторому выражению в k-й степени — произведению вероятностей того, что при каждой попытке мы не вытащили данный шар.
Какова вероятность не вытащить шар в каждой конкретной попытке? Это будет дробь, в знаменателе — общее число шаров m + n. Мы должны были вытащить какой-либо шар кроме j-го. Вариантов так сделать — m + n – 1. Это выражение и будет в числителе 6️⃣.
Вычисляем искомое ожидание:
7️⃣ Все вероятности, стоящие справа под знаком суммы, — одинаковые. Поэтому сумма будет равна количеству чёрных шаров m, умноженному на вероятность, что конкретный шар поменял цвет.
Затем остаются 8️⃣ и 9️⃣
👍1
🧨Что такое align(...)?
align(...) — расширение языка, которая задает выравнивание структуры и её элементов
❗ Число в align задаёт выравнивание в байтах и может принимать значения от 1 до 8192
‼️ Начиная с C++11 появилось ключевое слово alignas, работает также, но в отличие от align входит в стандарт языка
align(...) — расширение языка, которая задает выравнивание структуры и её элементов
❗ Число в align задаёт выравнивание в байтах и может принимать значения от 1 до 8192
‼️ Начиная с C++11 появилось ключевое слово alignas, работает также, но в отличие от align входит в стандарт языка
А если вы выбираете курс, вот подборка из proglib.academy:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2❤1👍1
✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД
Разбираем очередную задачу по анализу данных!
Условие: Известно, что 1️⃣. Нужно найти 2️⃣
Решение: Для начала попробуем что-нибудь понять про f(x) и про её поведение в окрестности нуля. Умножим и разделим на синус, чтобы получить известное. Запишем 3️⃣
При x, стремящемся к 0, первый множитель стремится к двойке, а второй стремится к нулю. Значит, их произведение тоже стремится к нулю 4️⃣
Посмотрим на то частное предела, которое надо найти 5️⃣
Видно, что в знаменателе стоит нечто стремящееся к нулю. В числителе — нечто стремящееся к логарифму единицы, то есть тоже к нулю. Видна неопределённость 0/0.
Напишем предел частного, которое надо найти. Постараемся в этом частном выделить f(x)/sin x, про которое мы уже что-то знаем 6️⃣
Нам известно, что предел второго множителя — ½. А предел первого множителя можно посчитать с помощью правила Лопиталя 7️⃣
Мы видим, что 8️⃣
Следовательно, искомый предел равен ³/₂.
Хотите подготовиться к поступлению или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science💙
#задачи_шад
Разбираем очередную задачу по анализу данных!
Условие: Известно, что 1️⃣. Нужно найти 2️⃣
Решение: Для начала попробуем что-нибудь понять про f(x) и про её поведение в окрестности нуля. Умножим и разделим на синус, чтобы получить известное. Запишем 3️⃣
При x, стремящемся к 0, первый множитель стремится к двойке, а второй стремится к нулю. Значит, их произведение тоже стремится к нулю 4️⃣
Посмотрим на то частное предела, которое надо найти 5️⃣
Видно, что в знаменателе стоит нечто стремящееся к нулю. В числителе — нечто стремящееся к логарифму единицы, то есть тоже к нулю. Видна неопределённость 0/0.
Напишем предел частного, которое надо найти. Постараемся в этом частном выделить f(x)/sin x, про которое мы уже что-то знаем 6️⃣
Нам известно, что предел второго множителя — ½. А предел первого множителя можно посчитать с помощью правила Лопиталя 7️⃣
Мы видим, что 8️⃣
Следовательно, искомый предел равен ³/₂.
Хотите подготовиться к поступлению или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science💙
#задачи_шад
👍3❤1🔥1🥱1
#дайджест #DataInternship
Подборка стажировок недели для Data специалистов
▪️Аналитик DWH
Удалёнка / Офис, Тинькофф
Подробнее
▪️Стажер-аналитик
Гибрид (Москва, Санкт-Петербург, Ярославль), КОРУС Консалтинг
Подробнее
▪️Аналитик
Гибрид (Москва), Авито
Подробнее
▪️Стажер дата-аналитик
Гибрид (Ростов-на-Дону), Tele2
Подробнее
▪️Стажер-аналитик ВТБ Юниор
Офис (Самара), ВТБ
Подробнее
Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
Подборка стажировок недели для Data специалистов
▪️Аналитик DWH
Удалёнка / Офис, Тинькофф
Подробнее
▪️Стажер-аналитик
Гибрид (Москва, Санкт-Петербург, Ярославль), КОРУС Консалтинг
Подробнее
▪️Аналитик
Гибрид (Москва), Авито
Подробнее
▪️Стажер дата-аналитик
Гибрид (Ростов-на-Дону), Tele2
Подробнее
▪️Стажер-аналитик ВТБ Юниор
Офис (Самара), ВТБ
Подробнее
Понравились предложения о стажировке?
❤️ — да
🤔 — нет
👍4❤3
Вот короткое саммари:
— много (очень много) учиться
— делать пет-проекты
— заниматься нетворкингом и не бояться откликаться
Листайте карточки и вдохновляйтесь
Кстати, о пет-проектах мы писали тут:
🐕🖥️ 16 универсальных идей для пет-проектов вне зависимости от языка
А о том, как меняют профессию в середине карьерного пути, тут:
🐛🦋 Свитчеры после 30 лет: кто это, почему их не любят эйчары и как им найти работу в IT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥3❤1🥰1