每日一题——Python实现PAT甲级1023 Have Fun with Numbers（举一反三+思想解读+逐步优化）

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我的写法：​编辑

代码点评：

代码功能

时间复杂度

空间复杂度

优化建议

哲学和编程思想

举一反三

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我的写法：

num=input()
digits_in=set([digit for digit in num])
num=int(num)
num*=2
num=str(num)
digits_out=set([digit for digit in num])
if digits_in==digits_out:
    print("Yes")
    print(num)
else:
    print("No")
    print(num)

代码点评：

这段代码的目的是检查一个数字乘以2后，其数字集合是否保持不变。下面是对这段代码的专业点评，包括时间复杂度和空间复杂度的分析：

代码功能

1. 输入处理：代码首先获取用户输入的数字，并将其转换为字符串以便于处理单个数字。
2. 生成输入数字的数字集合：使用列表推导式和set函数创建一个集合，其中包含输入数字中的所有不同数字。
3. 数字乘以2：将输入的数字乘以2，并将结果转换回字符串。
4. 生成输出数字的数字集合：同样使用列表推导式和set函数创建一个集合，其中包含乘以2后的数字中的所有不同数字。
5. 比较两个集合：检查输入数字的数字集合和输出数字的数字集合是否相同。
6. 输出结果：根据比较结果输出“Yes”或“No”，并打印出乘以2后的数字。

时间复杂度

• 输入处理：O(n)，其中n是输入数字的位数。
• 生成数字集合：O(n)，因为需要遍历所有数字。
• 数字乘以2：O(1)，乘法操作是常数时间。
• 生成输出数字的数字集合：O(n)，同样需要遍历所有数字。
• 比较集合：O(1)，集合比较通常是常数时间。

总时间复杂度为O(n)，因为最耗时的操作是遍历数字以生成集合。

空间复杂度

• 存储输入数字的数字集合：O(n)，因为可能需要存储所有不同的数字。
• 存储输出数字的数字集合：O(n)，同样可能需要存储所有不同的数字。

总空间复杂度为O(n)，其中n是输入数字中不同数字的数量。

优化建议

1. 输入验证：可以添加输入验证，确保输入的是一个有效的整数。
2. 性能优化：如果输入的数字非常大，考虑使用更高效的集合实现或优化字符串处理。
3. 错误处理：添加异常处理，以应对可能的输入错误或系统错误。

总体来说，这段代码简洁且功能明确，时间复杂度和空间复杂度都与输入数字的位数成线性关系，这在大多数情况下是可接受的。

哲学和编程思想

这段代码体现了几个重要的哲学和编程思想：

1. 抽象：代码将具体的数字操作抽象为对集合的操作，隐藏了底层的数字处理细节，使得代码更加通用和易于理解。
2. 模块化：代码中的每个部分（输入处理、数字转换、集合生成、比较和输出）都是独立的，这有助于代码的维护和调试。
3. 函数式编程：使用列表推导式（[digit for digit in num]）是一种函数式编程的特性，它允许简洁地表达复杂的操作。
4. 面向对象编程：虽然代码本身是过程式的，但使用set类体现了面向对象编程的思想，即通过对象（集合）来操作数据。
5. 逻辑与控制分离：代码中的逻辑（比较两个集合是否相同）与控制流程（if语句）是分离的，这有助于保持代码的清晰性和可读性。
6. 最小惊讶原则：代码的结构和命名遵循了最小惊讶原则，即代码的行为应该符合读者的直觉，不会让读者感到意外。
7. 测试与验证：代码没有显式的测试和验证步骤，但通过比较两个集合，它隐含了一种验证机制，确保输出符合预期。
8. 效率与优化：代码的时间复杂度和空间复杂度都是O(n)，这在大多数情况下是可接受的。然而，对于大规模数据，可能需要进一步优化以提高效率。
9. 可读性与简洁性：代码力求简洁，使用Python的内置函数和数据结构来减少代码量，同时保持可读性。
10. 交互性与用户友好：代码通过input()函数与用户交互，提供了一种用户友好的方式来输入数据。

这些思想和原则是编程和软件开发中的基础，它们有助于创建出高效、可维护和用户友好的软件。

举一反三

根据这段代码体现的哲学和编程思想，以下是一些技巧和方法，可以帮助你举一反三，将这些思想应用到更广泛的编程场景中：

1. 抽象与封装：
   • 创建函数或类来封装特定的功能，例如，可以创建一个函数来处理数字到集合的转换，另一个函数来处理集合的比较。
   • 使用抽象数据类型（如集合、列表、字典）来表示和操作数据，而不是直接操作原始数据。
2. 模块化与重用：
   • 将代码分解为小的、可重用的模块或组件。
   • 在不同的项目中重用这些模块，减少重复代码。
3. 函数式编程：
   • 利用高阶函数（如map、filter、reduce）来处理数据集合。
   • 使用列表推导式、生成器表达式来简化代码，提高表达力。
4. 面向对象编程：
   • 设计类和对象来表示现实世界的实体和概念。
   • 利用继承、多态和封装来构建灵活的系统。
5. 逻辑与控制分离：
   • 将业务逻辑与控制流程分开，使得代码更易于理解和维护。
   • 使用设计模式（如策略模式、观察者模式）来分离关注点。
6. 最小惊讶原则：
   • 使用清晰的变量和函数命名。
   • 编写自解释的代码，避免使用过于复杂或晦涩的技巧。
7. 测试与验证：
   • 编写单元测试来验证代码的正确性。
   • 使用断言（assertions）来确保代码在运行时满足特定条件。
8. 效率与优化：
   • 分析代码的时间复杂度和空间复杂度，寻找优化点。
   • 使用性能分析工具来识别瓶颈。
9. 可读性与简洁性：
   • 遵循编码规范，保持代码的一致性。
   • 使用注释和文档来解释代码的意图和关键步骤。
10. 交互性与用户友好：

• 设计直观的用户界面，提供清晰的输入和输出提示。
• 使用异常处理来提高程序的健壮性，防止用户输入错误导致程序崩溃。

本节内容结束，感谢阅读~