🖥 Перенос указателя вправо

Сложность: Средняя

Условие задачи: Дано бинарное дерево, нужно перенести каждый указатель на следующий узел на соответствующий правый правый элемент на текущем уровне либо же передать указатель на NULL в случае отсутствия узла.

Пример:

Ввод: root = [1,2,3,4,5,null,7]
Вывод: [1,#,2,3,#,4,5,7,#]


📌 Решение

Пишите свое решение в комментариях👇

@python_job_interview

🖥 Факт дня — словари dict() в Python

▶️Держите полезную теорию по словарям в Python.
Затронута большая часть того, что пригодится в реальной работе, а именно:
— Создание словаря
— Длина словаря
— Доступ к элементам словаря
— Добавление элементов в словарь
— Изменение элементов в словаре
— Проверка ключей в словаре
— Удаление пары ключ-значение из словаря
— Преобразование словаря в список элементов
— Очистка словаря
— Удаление словаря
— Копирование словаря
— Получение ключей словаря в виде списка
— Получение значений словаря в виде списка

▶️А вот пару заданий на закрепление, если сможете сделать их без проблем — значит, умеете работать со словарями на базовом уровне:
— Создайте пустой словарь с именем dog.
— Добавьте в словарь dog ключи "name", "color", "breed", "legs" и "age".
— Создайте словарь student и добавьте ключи "first_name", "last_name", "gender", "age", "marital status", "skills", "country", "city" и "address".
— Получите длину словаря student.
— Получите значение ключа "skills" и проверьте его тип данных, он должен быть списком.
— Измените значения ключа "skills", добавив одну или две навыка.
— Получите ключи словаря в виде списка.
— Получите значения словаря в виде списка.
— Преобразуйте словарь в список кортежей с помощью метода items().
— Удалите один из элементов из словаря.
— Удалите один из словарей полностью.

📎 Теория по словарям

@python_job_interview

🖥 List Comprehensions в Python: создание эффективного и читаемого кода

⏩Держите полезное видео по list comprehensions в Python — это супер-популярная штука, и часто встречается в энтерпрайзном коде.
Также в видео затрагиваются такие темы как:
— генераторы
— тернарный оператор
— множество set()
— вложенные циклы
и много других, особенно актуальных для начинающих вещей

📎 Кликабельный план видео
📎 YouTube

@python_job_interview

🖥 Что такое DRY, как я могу применить его через ООП или FP?

DRY - это принцип разработки, который означает "Don't Repeat Yourself" (не повторяйся). В контексте программирования, DRY означает, что любой фрагмент кода должен иметь только один источник истины, и он должен быть легко доступен и изменяем. Это уменьшает количество дублирующегося кода и упрощает процесс сопровождения и изменения кода.

Через ООП или ФП, можно применять принцип DRY следующим образом:

ООП: используйте наследование, полиморфизм и абстракцию для организации кода. Вынесите общие методы и свойства в родительские классы, а для каждого подкласса определите только те функции, которые отличают его от других.

ФП: используйте функции высшего порядка, замыкания и лямбда-выражения. Выносите общие функции в модули или библиотеки, и переиспользуйте их при необходимости.

Вот пример того, как ООП можно использовать для применения принципов DRY:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def introduce(self):
        print(f"My name is {self.name} and I am {self.age} years old.")

class Student(Person):
    def __init__(self, name, age, major):
        super().__init__(name, age)
        self.major = major

    def introduce(self):
        super().introduce()
        print(f"I am majoring in {self.major}.")

class Teacher(Person):
    def __init__(self, name, age, department):
        super().__init__(name, age)
        self.department = department

    def introduce(self):
        super().introduce()
        print(f"I teach in the {self.department} department.")

Класс Person содержит общие атрибуты и поведение для всех людей в системе. Классы Student и Teacher наследуют от Person и добавляют свои определенные атрибуты и поведение. Таким образом, мы избегаем дублирования кода таких атрибутов, как имя и возраст, или таких методов, как внедрение.

Используя ООП и наследование, мы можем эффективно применять принципы DRY и сделать код более удобным в сопровождении и расширяемым. Точно так же вы можете использовать функции и композицию более высокого порядка в FP для достижения тех же целей.

@python_job_interview

🖥 Что такое множественное наследование и когда его следует использовать?
Множественное наследование - это когда класс наследуется от нескольких базовых классов. Это означает, что класс-потомок получает свойства и методы от всех своих базовых классов.

Пример использования множественного наследования в Python:

class A:
    def method_a(self):
        print("Method A")

class B:
    def method_b(self):
        print("Method B")

class C(A, B):
    def method_c(self):
        print("Method C")

obj_c = C()
obj_c.method_a()  # Output: Method A
obj_c.method_b()  # Output: Method B
obj_c.method_c()  # Output: Method C

В этом примере классы A и B являются базовыми классами для класса C. Класс C получает свойства и методы от классов A и B, и может использовать их в своих собственных методах.

Множественное наследование может быть полезно, когда вам нужно использовать свойства и методы из разных классов, чтобы создать новый класс с уникальным поведением. Однако, когда используется множественное наследование, может возникать проблема "алмазного наследования", когда два базовых класса оба имеют одноименный метод, что может привести к неоднозначности и ошибкам в коде.

Если такая проблема возникает, то рекомендуется пользоваться композицией вместо множественного наследования.

Композиция - это когда вы создаете класс, включающий в себя другие классы в качестве своих атрибутов. Для примера, класс может иметь атрибут объекта класса вместо наследования от этого класса.

@python_job_interview